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面向Top-N推荐系统的协同降噪自动编码器( Collaborative Denoising Auto-Encoders for Top-N Recommender Systems )
Y Wu C Dubois AX Zheng M Ester collaborative filtering denoising auto- encoders recommender systems
大多数真实世界的推荐服务都是基于向最终用户显示的top-N结果来衡量其性能的。因此，top-N推荐的进展在实际应用中产生了广泛的影响。本文利用去噪自动编码器的思想，提出了一种新的top-N推荐方法&协同去噪自动编码器(CDAE)。我们证明了所提出的模型是几种著名的协同过滤模型的推广，但具有更灵活的组件。进行了深入的实验，以了解CDAE在各种组件设置下的性能。此外，在多个公共数据集上的实验结果表明，CDAE在多种常用评价指标上的性能始终优于现有的top-N推荐方法。
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