针对协同过滤推荐模型的数据稀疏性问题,提出一种带有聚类隐变量的变分自编码器,用于处理用户的隐式反馈数据.该深度生成模型既能学习到隐变量的特征分布,同时又能完成对特征的聚类.先以多项式似然来重构原始数据,再用贝叶斯变分推断估计参数,并且将正则化系数引入到模型当中,通过调节其大小能够避免过度正则化,使模型的拟合效果更好.这种非线性的概率模型对缺失评分的预测有更好的建模能力.在MovieLens的三个数据集上的实验结果表明,该算法相比较于其他先进的基线有更优秀的推荐性能.
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