基于BP神经网络的协作过滤推荐算法

来源 :北京邮电大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：erikwg

【摘要】

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研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播（BP）神经网络的协作过滤推荐算法（TMNN-CFRA）.两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面

【作者】

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张磊陈俊亮孟祥武沈筱彦段锟

【机构】

：

北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室

【出处】

：

北京邮电大学学报

【发表日期】

：

2009年6期

【关键词】

：

【基金项目】

：

国家高技术研究发展计划项目（2007CB307100）,国家自然科学基金项目（60872051）,国家科技支撑计划重大项目（2006BAH02A11）,北京市教委产学研项目（zh100130525）

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研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播（BP）神经网络的协作过滤推荐算法（TMNN-CFRA）.两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络（ANN）进行网络权值修正,以此为基础,借助用户评价等特征前向给出项目推荐.标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.

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