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基于深度混合模型评分推荐 总被引:2,自引:0,他引:2
从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。 相似文献
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钟学明 《南昌航空工业学院学报》2009,23(1):56-59
通过比较平均分数法、等效组分法和产品分数法计算结果的误差分析,研究了稀土串级萃取有效分离系数计算方法的准确度.误差分析表明,在最小有效分离系数附近,平均分数法、等效组分法和产品分数法的准确度均很高.在极小有效分离系数附近,等效组分法与产品分数法的准确度较低,产品分数法的准确度相对较高.在最大有效分离系数附近,等效组分法和产品分数法的准确度均很低,平均分数法的准确度很高.与数学模型法比较,平均分数法与等效组分法的准确度较高,产品分数法的准确度较低.平均分数法的准确度和适用性明显优于等效组分法和产品分数法. 相似文献
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面向飞机结构件高精密和智能化准确度检测的需求,采用数字孪生方法及关键技术,以Unity 3D作为平台开发环境,通过搭建数字化模型,结合传感技术和物联网技术,开发了基于数字孪生技术的飞机结构件准确度检测平台,即DT-MEAS数字孪生平台.为数字孪生技术在航空制造业的应用提供了新的模式与方法. 相似文献
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