基于多任务神经协同过滤网络的物品评分方法

摘要

本发明公开了一种基于多任务神经协同过滤网络的物品评分方法，其实现步骤为：(1)构建特征矩阵；(2)构建用户‑物品评分矩阵；(3)生成训练集；(4)构建多任务神经协同过滤网络；(5)训练多任务神经协同过滤网络；(6)评分。本发明提出的方法能有效解决现有物品评分方法中模型过拟合、泛化能力差导致物品评分准确性不高的问题，并且能够解决用户基本信息与物品属性信息使用不充分导致物品评分个性化不高的问题。