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      電子發燒友網>電子資料下載>行業軟件>設計相關>基于SVDPP算法的新型協同過濾推薦算法

      基于SVDPP算法的新型協同過濾推薦算法

      2021-03-09 | pdf | 1.65 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      為進一步改善個性化推薦系統的推薦效果，通過使用強化學習方法對 SVDPP算法進行優化，提出一種新的協同過濾推薦算法。考慮用戶評分的時間效應，將推薦問題轉化為馬爾科夫決策過程。在此基礎上，利用Q- learning算法構建融合時間戳信息的用戶評分優化模型，同時通過預測評分取整填充和優化邊界補全方法預測缺失值，以解決數據稀疏性冋題。實驗結果顯示，該算法的均方根誤差較 SVDPP算法降低了0.0056，表明融合時間戳并采用強化學習方法進行推薦性能優化是可行的。

      基于SVDPP算法的新型協同過濾推薦算法

      算法 協同過濾
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