王新伟

作品数：1被引量：5H指数：1
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基于SDAE及极限学习机模型的协同过滤应用研究被引量：5
《计算机应用研究》2017年第8期2332-2335,2375,共5页潘昊 王新伟 
国家自然科学基金资助项目(21376185);湖北省技术创新重大专项基金资助项目(2016AAA058)
鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(stacked denoising autoencodes,SDAE)与最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推荐模型。使用逐层自编码的思想将极限学习机与降噪自编码...
关键词：推荐系统 协同过滤 深度学习 降噪自编码器 稀疏编码 
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