在电影推荐系统中,用户信息和电影内容及用户的行为信息对推荐结果有着至关重要的作用。为提高电影推荐的准确率,文章利用上述信息提出了多特征融合的电影推荐方法。首先,基于深度神经网络提取了用户特征和部分电影内容特征,针对电影内容的海报,利用卷积神经网络提取了海报特征。其次,将用户、电影和用户兴趣特征进行融合,建立了多特征融合模型。最后,基于Movielines-1M数据集,利用该模型进行实验,实验结果证明了所提方法优于其他方法。
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