【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,我们已经从信息匮乏的时代逐步过渡到了信息过剩的时代,这对信息提供者和信息接收者来讲都是一个巨大的挑战。推荐系统在该时代背景下应运而生,它一方面能够帮助信息提供者将信息呈现给合适的群体,提高信息的曝光率。另外一方面能够帮助信息接收者从海量的信息中自动获取到适合自己的信息。因此推荐算法的研究是一个即具有经济意义又具有社会意义课题。深度学习近些年来逐步兴起,在不少领域都取得了骄人的
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随着互联网的飞速发展,我们已经从信息匮乏的时代逐步过渡到了信息过剩的时代,这对信息提供者和信息接收者来讲都是一个巨大的挑战。推荐系统在该时代背景下应运而生,它一方面能够帮助信息提供者将信息呈现给合适的群体,提高信息的曝光率。另外一方面能够帮助信息接收者从海量的信息中自动获取到适合自己的信息。因此推荐算法的研究是一个即具有经济意义又具有社会意义课题。深度学习近些年来逐步兴起,在不少领域都取得了骄人的成绩。随着推荐算法的不断发展,深度学习相关模型也被逐渐引入。然而在电影推荐领域,目前相关方法更多地关注了用户的行为信息,对电影本身的信息关注的较少。因此本文利用文本卷积网络等相关深度学习模型,结合多方面信息,实现电影推荐模型的搭建。本文首先对传统的推荐算法进行简要的介绍,然后引入了当前推荐系统常用的隐语义模型:基于该模型的核心思想,本文搭建了具有三个模块的推荐模型:（1）数据预处理层:利用文本卷积网络和Embedding等深度学习方法处理原始数据中的类别数据和文本数据,方便在神经网络里进行处理。（2）特征提取层:搭建多层的前馈神经网络,深层次提取用户和电影数据的特征信息。（3）评分预测层:借鉴残差网络的思想实现用户对电影评分的预测,该结构在用户和电影特征线性组合的基础上引入了非线性的高维特征,使得预测结果更加真实可靠。最后在电影推荐经典数据集Movie Lens上进行了实验,我们的模型不管是在预测准确度,还是在推荐多样性上均优于传统的协同过滤方法。此外我们的模型经过训练后,可以得到用户和电影的隐特征数据,在需要进行实际的推荐测试时,模型耗时更低,更适合应用于工业界大数据场景。
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