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摘要
随着深度学习技术的发展,一些工作把深度学习运用于推荐系统中。为进一步提高推荐质量,提出一种基于融合辅助信息的神经网络组合推荐系统NFR(Neural Fusion Recommender)。通过训练多个彼此独立的神经网络模型,连接模型输出前的最后一层,最后用加权的方法将多个模型组合在一起,并给出了算法的实现方法。在现有基准数据集上进行实验,利用命中率和归一化折损累计增益对实验结果进行评估。实验结果证明NFR不仅可以通过其他网络进行扩展,还可以通过融合数据源的辅助信息提高预测能力,相比之前的方法表现更好。
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