A correlative denoising autoencoder to model social influence for top- N recommender system

In recent years, there are numerous works been proposed to leverage the techniques of deep learning to improve social-aware recommendation performance. In most cases, it requires a larger number of data to train a robust deep learning model, which contains a lot of parameters to fit training data. H...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Frontiers of Computer Science Ročník 14; číslo 3; s. 143301
Hlavní autoři:	PAN, Yiteng, HE, Fazhi, YU, Haiping
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Beijing Higher Education Press 01.06.2020 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Artificial neural networks Computer Science Correlation Deep learning denoising autoencoder Machine learning Mathematical models neural network Noise reduction Parameters recommender system Recommender systems Regularization Research Article Robustness social network Social networks social network recommender system denoising autoencoder neural network
ISSN:	2095-2228, 2095-2236
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!