| 基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法 |
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| 引用本文： | 孙天凯,邵晓根,鞠训光. 基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法[J]. 江苏科技大学学报(社会科学版), 2014, 0(4) |
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| 作者姓名： | 孙天凯 邵晓根 鞠训光 |
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| 作者单位： | 徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州221008; 徐州市虚拟现实与多维信息处理重点实验室，江苏徐州221000 |
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| 基金项目： | 江苏省科技创新基金资助项目( BC2010056)；徐州市科技计划资助项目( XM13B126)；徐州工程学院青年基金资助项目 |
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| 摘 要： | 协同过滤算法在推荐系统中得到了广泛应用。其中具有代表性的是基于有向图模型的矩阵分解法和基于无向图模型的受限玻尔兹曼机。文中提出了一种基于对称受限玻尔兹曼机的协同过滤算法，该算法充分考虑并利用了推荐系统中用户和物品的对称性，通过对用户和物品分别建立了一个受限玻尔兹曼机，最后，采用回归算法对二者的结果进行融合处理。实验结果显示该方法与其他相关算法相比具有明显的优越性。
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| 关 键 词： | 协同过滤 受限波尔兹曼机 推荐系统 回归 |
Collaborative filtering based on symmetrical restricted Boltzmann machines |
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| Sun Tiankai,Shao Xiaogen,J Xunguang. Collaborative filtering based on symmetrical restricted Boltzmann machines[J]. Journal of Jiangsu University of Science and Technology(Natural Science Edition), 2014, 0(4) |
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| Authors: | Sun Tiankai Shao Xiaogen J Xunguang |
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| Keywords: | collaborative filtering restricted Boltzmann machines recommender system regression |
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