《表1 不同稀疏度的数据集》

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《众筹项目推荐:面向隐式反馈的深度学习协同过滤》

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由于数据稀疏性对推荐精度的影响是本文的主要研究问题之一．因此，通过采集不同稀疏度的数据集，用于验证本文提出的模型在不同稀疏度数据集上的表现．根据用户投资众筹项目的次数对数据进行处理，按稀疏的程度分为低度稀疏数据（人均投资次数在9次及以上）、中等稀疏数据（人均投资次数在5次及以上）和极度稀疏数据（人均投资次数在3次及以上），如表1所示．可见，投资次数越多的用户量越少，项目越少，所呈现的数据稀疏度也就越低．