【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,用户在面对互联网上的海量信息时,依靠传统的搜索引擎已无法有效筛选出自己所需要的内容,推荐系统技术应运而生。协同过滤推荐算法由于其良好的可扩展性和易用性在信息过滤和推荐系统中被广泛应用。但协同过滤算法会因用户历史评分信息的稀疏性而导致算法精度大大降低。同时,当用户兴趣点发生变化时,传统协同过滤算法无法及时对推荐结果进行修正,实时性较差。近年来,神经网络由于其先进的性能和高质量的
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随着互联网的飞速发展,用户在面对互联网上的海量信息时,依靠传统的搜索引擎已无法有效筛选出自己所需要的内容,推荐系统技术应运而生。协同过滤推荐算法由于其良好的可扩展性和易用性在信息过滤和推荐系统中被广泛应用。但协同过滤算法会因用户历史评分信息的稀疏性而导致算法精度大大降低。同时,当用户兴趣点发生变化时,传统协同过滤算法无法及时对推荐结果进行修正,实时性较差。近年来,神经网络由于其先进的性能和高质量的特征抽取能力被广泛应用于各个领域,也为推荐系统带来了新的发展点。首先,针对传统协同过滤算法的稀疏性问题,本文基于卷积神经网络CNN高质量特征抽取的先天优势,提出基于卷积神经网络的CNN-CF算法,使用CNN学习用户偏好,挖掘用户与项目间的潜在关系,从而对用户评分矩阵进行高质量填充,缓解协同过滤算法的稀疏性问题,并对算法进行理论分析和实验对比。CNN-CF算法的推荐结果反映的是用户历史平均偏好,适用于兴趣稳定的离线推荐服务,针对兴趣变化较大的在线推荐服务,引入时间权重对CNN-CF算法的推荐结果进行修正,提出CNNT-CF算法,并通过实验进行验证。最后,本文设计了一种基于CNN推荐算法的推荐框架,包括用户交互模块、数据存储模块、离线推荐模块、在线推荐模块四个部分,在离线推荐模块中应用CNN-CF算法,实现离线推荐;将CNNT-CF算法应用于在线推荐模块中,负责在线推荐。
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