基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

摘要

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.