研究文章
一个Time-Aware CNN-Based个性化推荐系统
算法1
Time-aware CNN-based个性化推荐算法。
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输入:用户。dat,物品。dat,评级。dat和时间戳Rt,目标用户u、用户u的时间上下文t |
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输出:推荐项目列表u RL |
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步骤1:过程数据和处理过的数据保存到preprocess.p; |
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步骤2:打开进行预处理。p和设置参数; |
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步骤3:构造神经网络和生成用户的特性和产品特性; |
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步骤4:构造图来计算预测评级由用户相似性计算,根据MSE更新参数设置; |
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步骤5:随机将数据集分为训练集和测试集,然后训练神经网络; |
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步骤6:保存训练模型和参数; |
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步骤7:加载保存模型为目标用户推荐u根据t; |
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步骤8:产生推荐列表RL从time-aware CNN-based个性化推荐算法; |
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步骤9:返回RL。 |
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