一种基于BP神经网络的电影协同过滤算法.pdf

"一种基于BP神经网络的电影协同过滤算法" BP神经网络是一种模拟人脑神经组织的计算系统，具有很好的学习能力和适应能力。该算法将电影相似性采用BP神经网络进行融合，将各分量相似性作为输入，输出值为两部电影的最终相似性，根据最终相似性得出预测评分，通过比较预测评分和真实评分，不断对BP模型参数进行调整和优化，最终得到精确可靠的推荐结果。 BP神经网络的工作过程模拟人脑细胞的工作方式，具有输入层、隐藏层和输出层三层结构。输入层节点接收输入信息，经过隐藏层节点处理后，由输出层节点输出最终结果。BP神经网络的学习过程是有监督的学习，能对比输出结果和真实值，计算出误差后将结果反向传递给每一层，从而调整所有计算层的参数。 该算法的优点是能够解决新电影的冷启动问题，并能产生更准确的推荐结果。实验结果证明该算法在MovieLens和Movie-Little数据集上的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（R MSE）都优于其他三种算法。 BP神经网络在电影协同过滤推荐算法中的应用可以解决冷启动问题，提高推荐结果的准确性。该算法的应用前景广阔，可以应用于电影、音乐、图书等领域的推荐系统中。 BP神经网络的学习过程可以分为四步：（1）初始化两个权值α1和α2：将两个权值的初始值设定为较小随机数，设定误差精度为β，最大学习次数为N。（2）设定当前学习样本为i={in1,in2,in3,in4}，对M个样本输入学习。（3）隐藏层节点输入值、输出值计算。（4）输出层节点输入值、输出值计算。 BP神经网络的隐藏层节点输入值计算公式为：yinij = α11j × in1 + α12j × in2 + α13j × in3 + α14j × in4 =∑x = 14(α1xj × inx)。 BP神经网络的隐藏层节点输出值计算公式为：yinoj = f (yinij + pj)= f (∑x = 14(α1xj × inx)+ pj)。 BP神经网络的输出层节点输入值计算公式为：outik = α21k × yink1 + α22k × yink2 + α23k × yink3 =∑x = 13(α2xk × yinkx)。 BP神经网络的应用前景广阔，可以应用于电影、音乐、图书等领域的推荐系统中。该算法的优点是能够解决新电影的冷启动问题，并能产生更准确的推荐结果。