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摘要
为更好地刻画用户向量和活动向量的映射关系，进而提高城市穿越与定向运动推荐的准确率，提出一种基于DSSM-FM的个性化推荐模型。其中，针对传统One-Hot编码存在高维、稀疏和向量间关联性差的问题，运用FM算法替代嵌入层，以此更好地表征特征之间的联系；引入DSSM(Deep Structured Semantic Models,深度语义匹配模型),在FM预训练的基础上，更深入地挖掘特征间的高阶关系，从而更好地挖掘向量隐藏特征。结果表明，与其他算法对比，本研究提出的推荐方案的准确率达89.62%;同时系统应用表明，构建的推荐模型可实现定向运动的推荐。由此得出，本方案可行，可用于定向运动的推荐中。
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