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推薦系統是解決信息過載問題的核心。現有的推薦框架硏究面臨著顯弌反饋數據稀疏和數據預處理難等問題，特別是對新用戶和新項目進行推薦的性能有待進一步提高。隨著深度學習的推進，基于深度學習的推薦成為了當前的研究熱點，大量的實驗證明了深度學習運用于推薦系統的有效性。文中在NCF的基礎上提出了 EANCE（ Neural Collaborative Filteringbased on enhanced- Attention Mechanism），從隱式反饋數據的角度研究了推薦框架，利用最大池化、局部推理以及組合多種不同數據融合方式來考慮數據特征提取;同時，引入注意力機制來為網絡合理地分配權重值，減少信息的損失，提升推薦的性能。最后，基于兩個大型真實數據集 Movielens-lm和 Interest-20對 EANCE、NCF和部分經典算法做了對比實驗，并且詳細地給出了 EANCF框架的訓練過程。實驗結果表明， EANCF框架確實具有較好的推薦性能，相比于NCF框架在HR⑧10和NCG@10上均有顯著提升，HR@10最高提升了3.53%，NDCG@10最高提升了2.47%。
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