基于协同训练的分布式深度协同过滤模型

作者：高浩元; 许建强^*

来源：应用技术学报, 2020, 20(02): 189-195.

• 推荐系统
• 神经网络
• 分布式计算
• 协同训练
• 半监督学习
• 协同过滤

为解决数据分布式存储下实现较高精度和安全性的个性化推荐,提出了一种全新的分布式半监督推荐系统框架。尝试将半监督学习方法中的协同训练(Co-training)与基于深度学习的深度协同过滤模型结合为Co-NCF模型,并使用基于consensus算法的分布式梯度下降法来训练Co-NCF模型,以此构建了Co-NCF模型的分布式版本。该模型在MovieLens数据集上的测试中,表现显著强于现有的分布式NCF模型。

• 单位
  中国科学院大学; 上海应用技术大学