一种基于用户商品画像和潜在因子特征提取的混合推荐方法

摘要

本发明提出了一种基于用户商品画像和潜在因子特征提取的混合推荐方法，所述混合推荐方法包括以下步骤：S100通过用户画像和商品本身的信息提取用户和商品的显式特征表示；S200通过把用户和商品映射到潜在空间，得到用户和商品的潜在因子特征表示；S300利用栈式降噪自编码器对显式特征和潜在因子特征进行特征提取，得到鲁棒性更强的低维特征表示。本发明同时考虑到用户和商品的显式特征空间和潜在因子特征空间，并且将两种特征空间综合考虑在内，克服了单一推荐模型的弊端，解决了物品的冷启动问题，同时本发明采用SDAE对高维特征进行提取，有效避免了“维度灾难”问题，由于在训练过程中添加了随机噪声，极大地提高了算法的鲁棒性。