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較多傳統(tǒng)推薦算法因未考慮曝光因素而難以解決冷啟動(dòng)冋題。為此，通過(guò)引入曝光隱變量，提出一種基于變分自編碼器的混合推薦算法。在協(xié)同過(guò)濾背景下使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛采樣推斷曝光隱變量和特征向量，在推斷過(guò)程中將前一次迭代得到的分布結(jié)果作為先驗(yàn)，利用共軛關(guān)系直接得到參數(shù)后驗(yàn)，以提高推斷精度。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)變分自編碼器ⅤAEe抽取用戶(hù)曝光向量的隱特征，據(jù)此對(duì)該用戶(hù)做曝光預(yù)測(cè)，同時(shí)訓(xùn)練變分自編碼器ⅤAEi抽取商品的協(xié)同隱特征，解決新商品的冷啟動(dòng)問(wèn)題。在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠同時(shí)提高舊商品和新商品的推薦性能。
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