神经网络推荐系统协同过滤算法研究

针对传统协同过滤算法中的冷启动和推荐准确度问题,提出一种在神经网络的基础上的算法。利用卷积神经网络对用户以前的历史行为和评价项目属性建立卷积神经网络模型,然后,提取用户和其项目属性的特征,通过全连接的方式对评分进行拟合,其次,运用关联和推理思想,利用关联矩阵计算方法,结合用户使用信息的评测和系统内的关联项目进行对接,并自动生成关联矩阵所对应的信息项目集。最后,算出实际用户与其他用户之间的评分信息相似性大小,依据评分的相似性大小。依照最相似邻居的评分信息算出实际用户没有评过的项目预测大小值,接着根据预测值排名在前面项目对用户进行推荐,此推荐算法通过在数据集MovieLens采用对比试验进行验证,得出该研究的算法解决了冷启动问题并同时提高了推荐的准确率。