3。2 协同深度学习模型构造
本文的CDL模型将SDAE作为输入组件对输入信息进行预处理。在SDAE模型构建完成后便可进行下一步的CDL模型构建。通过编码层对物品内容信息进行特征提取，并将编码结果作为物品特征参与对评分的预测。与此同时，我们还要构建用户偏好信息，由于我们要构造一个紧耦合的系统，所以物品信息和用户偏好信息将会互相影响。
CTR基于协同深度学习的推荐系统设计(4):http://www.chuibin.com/jisuanji/lunwen_83566.html
3。2 协同深度学习模型构造
本文的CDL模型将SDAE作为输入组件对输入信息进行预处理。在SDAE模型构建完成后便可进行下一步的CDL模型构建。通过编码层对物品内容信息进行特征提取，并将编码结果作为物品特征参与对评分的预测。与此同时，我们还要构建用户偏好信息，由于我们要构造一个紧耦合的系统，所以物品信息和用户偏好信息将会互相影响。
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