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摘要
本发明公开了一种基于深度聚类算法的电影个性化序列推荐方法,实现个性化的电影推荐。过程如下：获取电影数据集,分离出所需数据；通过深度聚类从所获得的数据中挖掘用户的高层次意图,形成融合用户高层次意图的交互序列；通过对所获得的数据进行用户静态特征的挖掘,并与用户观影序列结合,形成用户特征动态序列；将融合用户高层次意图的交互序列与用户特征动态序列结合输入门控循环单元,得到融合的序列信息；用融合的序列信息计算出所有候选项目与此序列的匹配得分,并从中选取排名前K个项目作为推荐结果。本发明可以有效捕捉到用户在观看电影时较高层次的意图特征,并通过聚类的分布来缓解长尾问题,最终生成个性化的电影推荐。
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