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Con el rpido desarrollo de la tecnologa de redes y la creacin de entretenimiento, los tipos de pelculas son cada vez ms diversos, lo que hace que los usuarios se pregunten cmo elegir el tipo de pelculas. Para mejorar la eficacia de la seleccin, surgi el algoritmo de recomendacin. El aprendizaje profundo es un campo de investigacin que ha recibido una gran atencin por parte de los acadmicos en los ltimos aos. Debido a las caractersticas de su arquitectura profunda, los modelos de aprendizaje profundo pueden aprender estructuras ms complejas. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje profundo en el reconocimiento del habla, la traduccin automtica, el reconocimiento de imgenes y otros campos han logrado resultados impresionantes. Este artculo presenta principalmente la investigacin de mtodos de recomendacin personalizada de pelculas basados en el aprendizaje profundo y pretende proporcionar ideas y direcciones para la investigacin de la recomendacin personalizada de pelculas bajo el aprendizaje profundo. Este artculo propone un mtodo de investigacin de mtodos de recomendacin de pelculas personalizados basados en el aprendizaje profundo, incluyendo una visin general de la recomendacin personalizada y algoritmos de recomendacin de filtrado colaborativo, que se utilizan para llevar a cabo experimentos de investigacin sobre mtodos de recomendacin de pelculas personalizados basados en el aprendizaje profundo. Los resultados experimentales en este trabajo muestran que la precisin del conjunto de entrenamiento del modelo Seq2Seq basado en la red neuronal recurrente LSTM alcanza el 96,27% y la precisin del conjunto de prueba alcanza el 95,89%, lo que puede ser mejor para la recomendacin personalizada de pelculas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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