一种基于融合自编码与神经网络的协同过滤算法

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摘要针对协同过滤推荐算法中存在的推荐准确性不高、降噪效果差及模型具有随机性等问题,本文将自编码和神经网络相融合,依据数据空间组成、数据空间不断改变的规律,调整非线性数据降噪,在对气象矩阵加噪处理的基础上,改进交叉卷积气象向量矩阵,有效纠正局部偏差数据,剔除噪声数据,进而基于观测数据自适应机理模式,对数据降噪流程进行可行性改进,有效提高降噪效果,获取实时准确数据。

作者陆文超崔海朋

机构地区青岛杰瑞工控技术有限公司

出处《中国水运（下半月）》 2022年第3期18-20,共3页

关键词融合自编码神经网络气象矩阵

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

作者简介陆文超(1995-),男,硕士,青岛杰瑞工控技术有限公司,工程师。

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