10.3969/j.issn.1000-386x.2021.02.035
一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法
针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型.完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降权,进一步提高多样性.实验结果表明,在牺牲较少精确度(牺牲了0.02左右)的条件下,该模型可大幅提升推荐的多样性(提升了0.09左右),保证用户对推荐结果的满意度.
NDMF、NeuMF、多样性、复合用户活跃度、项目多样性推荐因子、重排序
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TP3(计算技术、计算机技术)
2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
213-220
