何怀文；李志浩；吴通宇；黄惠民 基于逻辑斯蒂界定理的协同过滤推荐深度生成模型。 （英语） Zbl 1495.62050号 J.非线性凸分析。 23，编号9，2095-2115（2022）. 小结：推荐系统可以有效地帮助用户快速找到可能感兴趣的产品。虽然近年来，基于深度学习的推荐算法受到了研究人员的青睐，并取得了很大的成就，但推荐算法仍然存在数据稀疏性和隐含反馈利用不足等问题。本文提出了一种基于嵌入表示的协同过滤算法UI2vec。根据设计的联合特征提取网络，UI2vec将用户和项目映射到潜在空间，并利用项目之间的相似度预测用户感兴趣的内容，该算法将用户和项目映射为独立的高斯分布，并通过变分推理得到用户和项目的近似后验分布。在真实数据集上的大量实验表明，与最先进的方法相比，该VUI2vec模型具有显著的优越性，验证了该模型的有效性。 MSC公司： 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 68T07型 人工神经网络与深度学习 关键词：协同过滤；推荐系统；生成模型；嵌入 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛H.He｝等人，J.非线性凸分析。23，第9号，2095--2115（2022；Zbl 1495.62050） 全文： 链接