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摘要
随着科技和信息技术的发展,“信息过载”使得用户很难在大量电影资源中快
速、准确获取自己想要的内容,成为影响用户体验的主要因素。因此,个性化的
电影推荐成为新时代研究的重点。深度学习的空前发展已经在多个领域取得了很
大的成功。本文将深度学习应用到电影推荐领域,利用属性信息和用户反馈数据,
对现有算法进行改进,提高了推荐准确度。具体工作如下:
本文提出了一种基于多属性融合的神经协同过滤电影推荐模型。为了缓解数
据稀疏问题,本文将多种属性信息整合到用户和电影的特征表示中,以获得用户
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