计算机应用研究

作者：陈邦,吴茂念,朱绍军,郑博,彭蔚,

单位：1.湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000；2.浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室,浙江湖州313000；

关键词：推荐系统,协同过滤,神经网络,认知推理,

基金：国家自然科学基金资助项目(61906066)；浙江省自然科学基金面上项目(LY20F02006)；湖州师范学院研究生科研创新基金资助项目(2022KYCX43)；；

以增强推荐算法模型认知推理能力，克服传统推荐算法高度依赖数据质量致使性能受限的现状为目标，提出一种将命题逻辑与神经网络融合的隐式深度协同推荐模型。首先，构建一个隐式逻辑表征模块，辅助联结实际问题中复杂变量与逻辑变量的隔阂，并将推荐问题转换为一个逻辑表达式。随后，利用神经网络拟合逻辑符号对逻辑表达式进行求解并完成推荐。在具有不同特点的三个经典数据集MovieLens、Book-Crossing、Amazon-E上的实验表明该方法展现了更好的推荐性能。

来源：2022年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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