结合时间特征的协同过滤深度推荐算法

针对推荐算法中的数据稀疏性和冷启动问题,提出了基于卷积神经网络的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（CNN-deep recommend algorithm with time,C-DRAWT）与基于多层感知机的结合时间特征的协同过滤深度推荐算法（MLP-deep recommend algorithm with time,M-DRAWT）。算法进行数据预处理,利用二进制来编码用户与项目的信息,缓解了one-hot编码的书籍稀疏性问题。提取出用户与项目的隐藏特征,将用户和项目的特征融合时间戳特征,分别输入到优化后的卷积神经网络和多层感知机进行,得到最新时刻的推荐项目。两个算法经过基于MovieLens-1M数据集的对比实验验证,得到的F1-Score值平均提高了0.78%,RMSE值平均提高了2.7%。结果表明,该方法能够缓解数据稀疏性和冷启动问题,相比较于之前的模型具有较好的推荐效果。