基于深度神经网络的个性化推荐系统研究

深度神经网络由于结构类似于生物神经网络，因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示，且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型，该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取，再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集，然后通过二次模型学习产生排序集，实现精准、实时、个性化推荐。通过真实数据集对模型评估实验，实验结果表明，该模型能够很好地学习、抽取用户隐特征，并且能够一定程度上解决传统推荐系统稀疏性、新物品等问题，同时实现了更加精准、实时、个性化的推荐。