基于深度神经网络的推荐算法模型的研究.pdf

: 基于深度神经网络的推荐算法模型的研究 : 本文探讨了如何利用深度神经网络构建一种多模信息推荐算法模型，旨在解决大数据时代下推荐系统面临的挑战，如数据稀疏性和冷启动问题。通过集成用户和电影的非文本及文本信息，该模型能够提供更准确的推荐。 : CS (计算机科学) 【正文】: 推荐系统在当今信息爆炸的时代起着至关重要的作用，它们通过分析用户的行为和偏好，从海量数据中筛选出个性化的内容。随着大数据、云计算和人工智能技术的进步，处理多模态和大规模数据成为研究热点。深度学习，特别是深度神经网络，为处理非结构化数据提供了新方法，为推荐算法的发展开辟了新的道路。 传统的推荐算法主要包括协同过滤和基于内容的推荐。协同过滤分为用户基和物品基，前者依赖于用户之间的相似性，后者则基于物品的特征。然而，这些方法在面对数据稀疏性和新用户或新物品的冷启动问题时，表现有限。 卷积神经网络（CNN）是深度学习中的关键组成部分，尤其在计算机视觉和自然语言处理等领域表现出色。CNN通过卷积层和池化层实现特征提取，其权值共享和局部连接特性减少了参数数量，增强了模型的泛化能力。 本文提出了一种结合深度神经网络的推荐算法模型，主要包含用户非文本信息、电影非文本信息和电影文本信息三个模块。用户非文本信息通过嵌入操作将UserID、Gender、Age、Occupation转换为特征向量，然后通过全连接层得到用户特征矩阵。电影非文本信息部分利用VGG16模型提取电影海报的特征，通过计算相似度来补充电影的Genres信息。电影文本信息部分未在摘要中详细描述，但通常涉及自然语言处理技术，如词嵌入和文本分类，以理解电影的描述和评价。 实验结果证明，该模型能够提供更好的推荐效果，尤其是在处理多模态信息和应对数据稀疏性方面。这表明深度神经网络在推荐系统中的应用潜力，能够更好地理解和捕捉用户的兴趣，从而提供更精准的个性化推荐。 未来的研究可能进一步探索更复杂的神经网络架构，如递归神经网络（RNN）和Transformer，以及融合多种深度学习模型以提高推荐的多样性和覆盖率。此外，模型的可解释性和用户隐私保护也是推荐系统研究的重要方向。 深度神经网络为推荐算法带来了革命性的变化，通过处理丰富的多模态数据，有望创建更智能、更适应用户需求的推荐系统。