基于卷积神经网络的推荐系统

基于卷积神经网络的推荐系统是一种利用卷积神经网络来进行推荐的方法。它通过学习用户和物品的特征向量来预测用户对物品的评分或者进行推荐。其中，卷积神经网络可以有效地提取用户和物品的特征，从而提高推荐的准确性和效率。此外，该方法还可以解决推荐系统中的冷启动问题，即对于新用户或新物品的推荐问题。通过学习低维的用户和物品隐表征作为输入来限制模型的空间复杂度，同时可以通过重建屏蔽的输入节点表征来为新节点生成节点表征，从而解决冷启动问题。该方法已经在多个真实数据集中取得了显著的性能提升。