北京邮电大学学报 ›› 2009, Vol. 32 ›› Issue (6): 42-46.doi: 10.13190/jbupt.200906.42.zhangl
基于BP神经网络的协作过滤推荐算法
张磊;陈俊亮;孟祥武;沈筱彦;段锟
- (北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876)
BP Neural Networks-Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithm
ZHANG Lei;CHEN Jun-liang;MENG Xiang-wu;SHEN Xiao-yan;DUAN Kun
- (State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
摘要:
研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播(BP)神经网络的协作过滤推荐算法(TMNN-CFRA). 两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络(ANN)进行网络权值修正,以此为基础,借助用户评价等特征前向给出项目推荐. 标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.