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IU-AutoSVD++: An Item–User Features-Based Recommender System Using Contractive Autoencoder and Matrix Factorization

  • 2023
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Abdelghani Azri
Adil Haddi
Hakim Allali
Erschienen in
Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

In diesem Kapitel wird IU-AutoSVD + + vorgestellt, ein hybrides Empfehlungssystem, das das autoSVD + + -Modell erweitert, indem es neben Artikelfunktionen auch Benutzerfunktionen einbindet. Es nutzt kontraktive Autoencoder, um robuste Darstellungen sowohl der Artikel- als auch der Benutzerfunktionen zu extrahieren, die dann in ein Matrix-Faktorisierungsrahmen integriert werden. Das Modell wird anhand zweier öffentlicher Datensätze ausgewertet, die eine im Vergleich zu Basismodellen überlegene Leistung zeigen. In diesem Kapitel werden auch potenzielle zukünftige Verbesserungen diskutiert, wie die Einbeziehung visueller Merkmale und zeitlicher Dynamik, um die Genauigkeit und Effizienz des Systems weiter zu verbessern.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
IU-AutoSVD++: An Item–User Features-Based Recommender System Using Contractive Autoencoder and Matrix Factorization
Verfasst von
Abdelghani Azri
Adil Haddi
Hakim Allali
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Proceedings of Seventh International Congress on Information and Communication Technology

Print ISBN: 978-981-19-1609-0

Electronic ISBN: 978-981-19-1610-6

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-19-1610-6_61
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