C-DAE协同过滤：卷积神经网络与降噪自编码器在推荐系统中的应用

"这篇文档是关于使用降噪自编码器(Denoising Autoencoder, DAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)改进协同过滤算法的研究论文，旨在解决评分数据稀疏性的问题，提高推荐系统的精度。" 本文讨论了协同过滤推荐算法在大数据环境下面临的挑战，即评分数据的稀疏性导致推荐效果下降。协同过滤算法基于用户的历史评分来预测其可能的兴趣，但在数据稀疏的情况下，用户之间的相似度难以准确计算，进而影响推荐的准确性。为了解决这一问题，研究者们通常采用矩阵分解技术来降低维度，但这种方法可能无法捕捉非线性的评分关系。 论文引用了Wu Y等人提出的一种三层降噪自编码器模型，该模型能有效提取用户-项目评分矩阵中的非线性特征，从而提高推荐的准确性。然而，模型的初始参数随机选取可能会影响性能，特别是权重系数的选择。 针对这个问题，作者们提出了一个新的协同过滤算法——C-DAE。该算法结合了CNN和DAE，首先利用CNN从项目的评论文本中提取用户的兴趣偏好，构建项目向量矩阵。接着，这个向量矩阵被用来对DAE的原始评分矩阵进行加权填充，以增强非线性特征的表达。最后，填充后的评分矩阵用于计算用户之间的相似度，进而进行更精确的推荐。 实验结果表明，C-DAE算法有效地解决了评分数据稀疏性的问题，提高了推荐系统的精准度，为推荐系统在大数据环境下的应用提供了新的思路。该研究结合了深度学习技术，尤其是DAE和CNN的特性，为协同过滤算法的优化提供了一个强有力的工具，对于提升推荐系统的性能具有重要意义。