《表1 不同噪声比对F1值的影响》

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《基于混合神经网络的协同过滤推荐模型》


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综合分析图6和表1可以看出,当没有加入噪声,迭代次数为50时,F1值最大.随着噪声比逐渐变大,不同迭代次数的F1值均先升高后降低.当噪声比为0.3,迭代次数为50时,F1值最大,此时推荐结果最好.