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针对传统协同过滤必须存在近邻用户才能给出推荐的问题,提出一种基于深度神经网络的推荐算法。先建立项目类型与用户项目评分的对应关系用于DNN训练,再建立一种带有Dropout策略的多分类深度神经网络模型,最后经过模型训练和反编码得到目标项目的预测评分。实验表明,新算法可以根据用户的评论项目数给出合理的推荐。