《表2 实验数据集的统计信息》

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《结合自编码器和卷积神经网络的推荐系统》

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基于内容的推荐系统通常需要具备评分预测能力和良好的推荐结果，在此对本文系统的评分预测能力和推荐性能进行了实验评估。使用McAuley[18]收集的Amazon数据集，该数据集包含大量产品的评论内容和评分信息，原数据集十分庞大，选择其中两个产品类别进行实验：乐器类产品和影音类产品。筛选出评论数量在5条以上的用户以及被评论数量在5条以上的产品，将其它不满足条件的数据删除。将数据集随机选择80%作为训练集、10%作为测试集、10%作为验证集，验证集用于微调神经网络的超参数。表2是最终实验数据集的统计信息。