一种基于并行自编码机的协同过滤推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于并行自编码机的协同过滤推荐方法，包括以下步骤：1构建稀疏自编码机模型完成用户潜在特征表示的目标函数，学习基于用户的高层次抽象特征，得到用户评分矩阵的重构矩阵；2构建图正则化自动编码机模型完成商品潜在特征表示的目标函数，学习基于商品的高层次抽象特征，得到商品评分矩阵的重构矩阵；3将基于用户评分矩阵的重构矩阵和基于商品评分矩阵的重构矩阵进行矩阵相乘，得到用户对商品感兴趣的预测矩阵，并根据结果对用户进行推荐。本发明能够并行利用不同结构的自编码机且同时学习用户和商品的不同特征信息，提取用户和商品更准确的高层次抽象特征，利用提取的抽象特征进行预测，达到为用户进行更准确推荐的目的。