一种基于深度学习的电影推荐算法

摘要

随着互联网的发展,人们的娱乐方式趋于多样化,但人们总想可以直接定位根据自己口味的电影而不是通过自己的搜索和朋友的推荐.然而目前已有的推荐系统机制过于简单,往往是根据网友对电影的的综合评分,可根据关键字,类别等具体搜索,久而久之的搜索痕迹来证明用户的喜好.这种基于协同过滤的推荐系统在遇到冷启动问题时会产生较大的偏差.本文利用卷积神经网络结合协同过滤系统设计出了一款基于神经网络的电影推荐系统,利用MBGD(小批量梯度下降法)对模型进行优化,并在有限的数据集下进行了该系统的实验.实验结果表明该系统比传统推荐方法具有更高的准确性.