基於神經網絡的推薦系統模型

        近年來，推薦系統在各種商業領域得到了廣泛的應用。 爲用戶提供建議的平臺。協同過濾算法是推薦系統中使用的主要算法之一。這種算法簡單、高效;然而，數據的稀疏性和方法的可擴展性限制了這些算法的性能，並且很難進一步提高推薦結果的質量。因此，提出了一種將協同過濾推薦算法與深度學習技術相結合的模型，其中包括兩部分。首先，該模型採用基於二次多項式迴歸模型的特徵表示方法，通過改進傳統的矩陣因子分解

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