融合命題邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱式深度協(xié)同推薦模型

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收稿日期：2022-02-24；修回日期：2022-04-21  基金項目：國家自然科學(xué)基金資助項目（61906066）；浙江省自然科學(xué)基金面上項目（LY20F02006）；湖州師范學(xué)院研究生科研創(chuàng)新基金資助項目（2022KYCX43）

作者簡介：陳邦（1999-），男，浙江杭州人，碩士研究生，主要研究方向為人工智能與邏輯推理；吳茂念（1975-），男（通信作者），貴州遵義人，教授，碩導(dǎo)，博士，主要研究方向為人工智能（wmn@zjhu.edu.cn）；朱紹軍（1984-），男，浙江新昌人，講師，博士，主要研究方向為機器學(xué)習(xí)；鄭博（1983-），女，吉林遼源人，講師，博士，主要研究方向為人工智能；彭蔚（1995-），男，江蘇泰州人，博士研究生，主要研究方向為本體一致性及優(yōu)化.

摘 要：

以增強推薦算法模型認知推理能力，克服傳統(tǒng)推薦算法高度依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量致使性能受限的現(xiàn)狀為目標，提出一種將命題邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的隱式深度協(xié)同推薦模型。（剩余18978字）