深度神经网络驱动的个性化推荐模型：MV-CFiDNN

"基于深度神经网络的个性化推荐系统研究，利用深度学习技术解决推荐系统中的稀疏性、新物品问题，提升推荐的精准度、实时性和个性化程度。模型结合多用户-项目信息，通过深度神经网络抽取特征，再与协同过滤结合生成候选集和排序集。实验表明该模型能有效学习用户隐特征并改进推荐效果。" 深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)是近年来在推荐系统领域得到广泛应用的一种先进技术。传统的推荐系统，如基于内容的推荐或协同过滤，往往受限于数据的稀疏性，难以捕捉用户的复杂兴趣和新物品的推荐。DNN则因其独特的结构和能力，能够处理这些问题。 DNN的结构允许它从大量多源、异构的数据中学习深层次的抽象特征。这些特征不仅包含显式信息，如用户的历史行为，还包括隐含信息，如用户的潜在兴趣和偏好。在个性化推荐系统中，DNN可以处理用户和物品的多维度特征，例如用户的基本信息、行为历史、社交网络信息，以及物品的属性、类别和内容描述等。 文中提出的MV-CFiDNN模型结合了多用户-项目视角和深度神经网络，通过深度学习抽取用户和物品的特征，形成候选集。这一过程首先使用用户的历史行为数据作为输入，通过DNN进行特征学习，然后结合协同过滤算法生成候选物品集合。这一候选集体现了用户的广泛个性化需求。接下来，模型通过二次模型学习，进一步优化排序，以生成最终的推荐列表，从而提高推荐的精准性和实时性。 协同过滤是推荐系统中的经典方法，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来预测用户可能感兴趣的物品。在MV-CFiDNN中，协同过滤被用来增强候选集的生成，确保推荐的广泛性和个性化。候选集的生成考虑了多源数据，有助于缓解数据稀疏性的问题，而排名网络则通过深度学习模型的精细调整，解决了新物品推荐的挑战，使得系统能够适应快速变化的环境。 实验结果验证了MV-CFiDNN模型的有效性，它成功地学习了用户的隐特征，提高了推荐系统的性能，减少了传统推荐系统中的稀疏性问题，并提升了对新物品的推荐能力。此外，通过实时更新和学习，该模型还实现了更及时的个性化推荐服务。 基于深度神经网络的个性化推荐系统通过融合深度学习和协同过滤的优势，提供了一种克服推荐系统固有问题的新方法，对于提升用户体验和推荐效果具有重要意义。随着深度学习技术的不断发展，未来推荐系统有望在精准度、实时性和个性化方面取得更大的进步。