movielens推荐系统_深度学习在推荐系统中的应用1（附代码、论文及数据集）

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在之前的文章中，我们介绍了深度学习推荐算法的相关基础知识，本篇文章及以后，我们会挑选一些业界有影响力会议、期刊的深度学习推荐算法进行介绍，可以结合着论文和之前的《智能推荐算法之深度学习基础知识》一起来看。

[1] Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware

Recommendation

Donghyun Kim et al.

RecSys 2016

http://uclab.khu.ac.kr/resources/publication/C_351.pdf

这篇文章提出一种能够利用上下文信息的推荐模型，卷积矩阵分解 (convolutional matrix factorization，ConvMF)，这种模型将卷积神经网络融入到概率矩阵分解中。这种做法可以捕捉文档的上下文信息，进而提高打分的预测准确率。

模型图示如下：