《表3 所有数据集的均方根误差表》

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《改进矩阵分解与卷积神经网络结合的推荐模型》

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本文使用了稀疏度为4.641%的Movie Lens 1 m、1.141 3%的Movie Lens 10 m和稀疏度为0.030%的亚马逊AIV且网上公开的三个数据集，见表1。由表3知，在三个数据集上，基于改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络结合的推荐模型的均方根误差分别为0.832 2、0.742 5和1.655 2，比其他文献的相关模型PMF、CTR、CDL在三个数据集上的最优性能分别提升2.96%、10.27%和1.77%；比MF&CNN性能分别提升0.29%、2.98%和0.08%。