【基于降噪自编码和卷积神经网络的协同过滤算法】是一种创新的推荐系统方法，旨在提高协同过滤在大数据环境下的推荐精度。协同过滤是最常见的个性化推荐技术，它基于用户过去的行为来预测他们可能喜欢的新项目。然而，随着数据量的增加，数据稀疏性成为影响推荐质量的主要挑战。传统协同过滤算法由于共享评分项目的有限数量，难以精确计算用户间的相似性，从而导致推荐效果不佳。
为了解决这一问题，研究者引入了降噪自编码器（Denoising Auto-encoder, DAE）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的组合。降噪自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，能够从损坏或噪声数据中学习并重建原始输入，从而提取非线性特征。在本算法中，DAE用于处理用户-项目评分矩阵，提取非线性特征，提高推荐的准确性。而卷积神经网络则应用于用户对项目的评论文本，通过词向量技术提取用户的兴趣偏好，形成项目向量矩阵。
CNN在文本处理中的优势在于其能捕获局部和全局的语义信息。在本场景中，CNN对项目评论进行卷积操作，识别出关键的用户兴趣点，生成代表项目特性的向量。这些向量矩阵随后被用来初始化DAE，对原始评分矩阵进行加权填充。这样，DAE可以利用CNN提供的上下文信息，更好地填充稀疏评分矩阵，增强用户之间的相似度计算。
实验结果显示，C-DAE协同过滤算法有效地解决了评分数据的稀疏性问题，提升了推荐系统的质量和精准度。通过结合DAE的非线性特征学习能力和CNN对文本信息的高效处理，该算法能够更准确地捕捉用户的兴趣模式，提供更符合用户偏好的推荐内容。
这个算法为大数据时代的推荐系统提供了一种新的解决方案，它结合了深度学习的优势，尤其是降噪自编码器和卷积神经网络的特性，克服了协同过滤在处理大量稀疏数据时的局限性，从而提高了推荐的准确性和用户满意度。对于未来的研究，这可能成为一个重要的参考点，进一步优化和拓展到其他领域，如社交媒体推荐、电商产品推荐等。
