技术特征：
技术总结
一种基于层叠稀疏降噪自编码器增强的协同过滤推荐方法涉及个性化推荐算法技术领域。本发明通过使用深度学习模型层叠稀疏降噪自编码器(sSDAE)从用户基本信息、项目基本信息提取出用户、项目的特征信息，利用隐含因子模型算法进行相乘，最终与用户‑项目评分矩阵进行相应算法计算，形成最终的推荐结果，为用户形成推荐列表，从而进行个性化推荐。此发明利用深度模型层叠稀疏降噪自编码器对用户、项目的信息进行处理，通过隐含因子模型(矩阵分解方式)融合用户、项目的基本信息到用户‑项目评分信息中，预测用户对项目的评分，完成推荐任务。本发明有效地改善因冷启动、数据稀疏造成的准确性低的问题。
技术研发人员：蒋宗礼;董璇;张秀英
受保护的技术使用者：北京工业大学
技术研发日：2019.01.23
技术公布日：2019.05.21