推荐系统的出现在一定程度上解决了信息过载问题，但同时也衍生出数据稀疏和冷启动等问题，这些问题制约了推荐系统的良性发展。为此，本文在深度学习的基础上，将概率矩阵分解法与堆叠降噪自编码器进行结合，提出一种混合推荐方法。实验结果表明，和单独的概率矩阵分解法、概率矩阵分解法+降噪自编码器法相比，该方法能够有效改善推荐效果，具有一定的可行性和有效性。
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