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摘要
推荐算法的重要应用场景之一是电影推荐，现有的多数推荐模型利用单独的辅助信息进行推荐，一定程度上缓解了推荐不准确问题，有效利用多源信息是提升推荐效果的方式之一.设计了融入注意力机制的残差网络(ARN)模型提取电影海报的特征，增强神经网络对于局部重点区域的判别，从而对电影海报影响力大的区域权重进行调整；将海报不同类型的多源特征信息作为推荐模型的输入，提出了一种融合多源信息的深度学习推荐模型.最后，通过与多种模型在不同数据集上的性能指标进行对比，验证模型的有效性，且能够缓解数据解稀疏性问题，提升推荐模型的推荐性能.
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