一种基于Inception结构的神经网络协同过滤推荐算法

• 作者: 李俊 金铭
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 协同过滤模型 商品评论 商品推荐 Inception结构 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与理论
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 字数: 5978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.192226

摘要

在商品推荐领域,商品评论信息往往难以得到有效利用.为了充分利用商品评论信息,提高商品推荐系统精度,对NCF神经网络协同过滤模型进行改进,将NCF模型与Inception结构的卷积神经网络相结合,提出基于Inception结构的神经网络协同过滤方法(NCF-i模型),将商品评论信息融入模型进行预测和推荐.首先基于Inception结构的卷积神经网络对商品评论信息进行分析并提取多元特征模型,然后将多元特征模型添加到NCF模型中,通过多层全连接层获取用户、商品及商品评论之间的非线性关系,最后基于此非线性关系对商品进行预测和推荐.通过基于真实数据集的实验证明,应用NCF-i模型的推荐算法,推荐系统的预测精度和稳定性均优于当前常用的推荐模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金铭	温州大学计算机与人工智能学院	3	0	0.0	0.0
2	李俊	温州大学计算机与人工智能学院	2	0	0.0	0.0