基于DSSM的电影推荐算法研究与实现  

作　　者：谢秋榆 胡欣妮 乔丽莎 

机构地区：[1]桂林电子科技大学,广西桂林541004

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第4期58-62,共5页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：2024年国家级大学生创新训练项目,项目编号:202410595084。

摘　　要：推荐算法广泛应用于社交、短视频、购物、广告等领域,为用户提供个性化推荐服务。传统的推荐算法存在评分失真、数据稀疏、用户表征不准确等问题。利用深度学习框架提取文本语义的优点,结合残差网络,同时基于深度网络的语义模型(DSSM)设计了电影推荐算法,取得了较好的推荐效果。通过为数据集构建索引来提高数据读取速度,通过引入时间序列增加近期兴趣的推荐比重,通过引入残差网络提高训练效果。

关 键 词：深度网络的语义模型 推荐算法 深度学习 

分 类 号：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]