论文标题：Representation learning: serial-autoencoder for personalized recommendation
期刊：Frontiers of Computer Science
作者：Yi ZHU, Yishuai GENG, Yun LI, Jipeng QIANG, Xindong WU
发表时间：15 Aug 2024
DOI：10.1007/s11704-023-2441-1
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导读
本文提出了一种新的个性化推荐表示学习方法，称为SAPR。本文提出保留解码层重构的辅助信息，可以有效地进一步增强重构的评级信息，提高推荐准确率。此外，考虑到重建的评级信息受重建辅助信息特征的影响，我们提出了一种串行连接自编码器方法。我们使用第二个自编码器来增强第一个自编码器中评级矩阵数据的重建，其目的是学习预测评级信息的更高层次和更健壮的特征表示。在MovieTweetings和Movielens数据集上的大量实验验证了SAPR的有效性。
文章信息
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Frontiers of Computer Science
Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。
《前沿》系列英文学术期刊
由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。
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