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其模型架构是google开发的Wide & Deep模型,这里删除了一维的cnn,也就是文本卷积神经网络,使用keras重新编写

数据集为ml-1m,是6040个用户(21种职业,7个年龄段)对3952部电影(19种类型)的评分(满分为5分),在模型测试中数据集划分改用sklearn.model_selection的train_test_split函数

model.png 是模型架构图

test.log 是模型构建过程中的日志

模型在测试集中的均方差为0.7850,平均绝对误差为0.6995,参考博客得均方差在1附近

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