协同过滤是推荐算法中运用最广也是最成功的技术之一，但是传统协同过滤的缺点也很明显.近年来基于深度学习神经网络的协同过滤技术备受关注，例如本文基于自动编码器的协同过滤推荐系统.自动编码器的训练过程较之于其他网络更短，精度也更为优秀，但是由于结构简单，更容易陷入局部最小导致过拟合.基于此，本文提出了降噪的自动编码器，最后在MovieLens 1M和MovieLens 10M数据集上进行验证.结果表明，降噪自动编码器具有更好的泛化能力.
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