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為高效利用推薦系統中用戶和物品的交互歷史和輔助信息，提出一種改進的協同過濾推薦算法。利用半自動編碼器對用戶和物品的輔助信息進行特征提取，將提取岀的特征映射到矩陣分解模型中，通過反向傳播算法實現半自動編碼器與矩陣分解模型的聯合更新以提升推薦效果。在 Movielens-100K和Book- Crossing公開數據集上的實驗結果表明，與融合偏置的奇異值分解、概率矩陣分解等傳統推薦算法相比，該算法具有更低的均方根誤差和更好的推薦性能。
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