文献类型：期刊文章

作　　者：张华伟[1]

Zhang Huawei(Jiangxi University of Finance and Economics,Network and Information Administrtion Center,JiangxiNanchang 330013)

机构地区：[1]江西财经大学网络信息管理中心

出　　处：《网络空间安全》

基　　金：江西省科技计划项目(项目编号:2013ZBBE50009)

年　　份：2019

卷　　号：10

期　　号：6

起止页码：25-28

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在信息推荐系统中,传统的方法是通过对内容、行为去预测用户的兴趣点来实现信息推送。国内外研究实验结果表明,这种模型推荐性能较为显著,说明用户行为和内容是相关的。根据相关性的对称原理,文章提出了基于用户行为的Word2Vec协同推荐算法,通过神经网络模型来隐式地抽取商品和用户的相互关系并进行向量化表示,能够更好地计算商品和用户间的相似性,以达到提升模型的推荐效果和泛化能力。

关 键 词：Word2Vec  词向量  协同推荐  卷积神经网络

分 类 号：TP311.1]