2.Liu,Y.,Wang,Y.,Yu,Y.,&Tang,H..Improvingmovierecommendationsystembydeepbeliefnetworkwithattentivecollaborativefiltering.PloSone,14,e0222376.这篇论文提出了一种基于注意力协同过滤和深度信念网络的电影推荐方法，用于处理电影评级数据和用户评论数据，通过对用户兴趣进行建模，利用深度学习算法学习用户和电影的表示，从而提高推荐效果。
推荐
1. Li, Y., & Zhu, J. (2018). A Collaborative Filtering Method Based on Hybrid User and Item Feature Representation for Movie Recommendations. IEEE Access, 6, 59595-59607.
该论文提出了一种基于协同过滤的电影推荐方法，结合了用户和电影的混合特征表示，通过将用户和电影的行为和特征进行编码，利用神经网络模型进行学习和预测。该方法在实验中取得了很好的推荐效果，具有一定的实际应用价值。
2. Liu, Y., Wang, Y., Yu, Y., & Tang, H. (2019). Improving movie recommendation system by deep belief network with attentive collaborative filtering. PloS one, 14(9), e0222376.
这篇论文提出了一种基于注意力协同过滤和深度信念网络的电影推荐方法，用于处理电影评级数据和用户评论数据，通过对用户兴趣进行建模，利用深度学习算法学习用户和电影的表示，从而提高推荐效果。
3. Chou, T. Y., Lee, J. S., & Sun, C. T. (2020). A Hybrid Collaborative Filtering-based Recommender System for TV Series. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 6(5), 10-17.
这篇论文提出了一种基于混合协同过滤的推荐系统，针对电视剧推荐进行了研究，采用了多种数据源，包括IMDb评分和用户评论，利用混合协同过滤算法对用户行为和特征进行建模，提高了推荐的准确性和可靠性。
4. Chen, K., & Li, J. (2018). Personalized movie recommendation based on kernel collaborative filtering. International Journal of Control and Automation, 11(2), 145-154.
该论文提出了一种基于核协同过滤的个性化电影推荐方法，通过使用核技巧来处理用户和电影之间的相似性，利用经典的协同过滤算法对推荐进行建模，提高了推荐的准确率和稳定性，具有一定的实际应用价值。
5. Lu, J., Warren, J., & He, X. (2019). Improving movie recommendation using domain-specific information. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 0-0).
这篇论文提出了一种基于领域专家知识的电影推荐方法，通过收集电影和演员的领域专家知识和语义信息，利用协同过滤算法进行建模，提高了推荐的准确性和可靠性，对于专业领域用户而言，推荐结果更具有参考价值。
