一種基于深度強化學習的推薦算法探討

本文是一篇計算機論文，本文在前人研究的基礎上利用多模態的特征提取與負反饋的深度強化學習的推薦算法，增加了模型的信息輸入的角度與用戶更好的、動態的、個性化推薦。
第一章 緒論
第一節  課題研究背景與研究意義
一、研究背景
隨著互聯網上可用數據的指數級增長，我們每天遇到的信息量是爆炸的。個性化的推薦系統已經成為一種有效的解決方案，幫助用戶瀏覽這些大量的數據，找到與他們最相關和最有用的信息。通過利用用戶的數據和偏好，推薦系統可以產生個性化的推薦方案，為個人用戶的興趣和需求量身定做。
除了提高用戶體驗外，個性化的推薦系統也有很大的商業利益。使用推薦系統的在線平臺可以提高用戶參與度，推動流量，并最終促進銷售。這一點在淘寶和抖音等電子商務平臺的成功中尤為明顯，這些平臺利用個性化的推薦來改善用戶的購物體驗，從而增加銷售收入。
盡管推薦系統給用戶和商家帶來了極大的便利，但仍有一些挑戰需要解決。例如，用戶經常面臨不相關的推薦問題，這些推薦不符合他們當前的偏好或需求。這可能是由于用戶的興趣和偏好不是靜態的，而是受到各種背景因素的影響，如時間、地點和環境。因此，有必要提出一種結合用戶動態和情境感知推薦模型，以適應用戶不斷變化的偏好。
為了應對這一挑戰，研究人員正在探索各種技術，如深度學習、強化學習等，以建立更準確和有效的推薦模型。這些模型利用過去的用戶行為數據來預測未來的偏好，同時考慮到時間、地點和季節性等背景因素，以做出更具針對性的推薦方案。通過結合過去和未來的用戶行為數據，這些模型可以動態地適應用戶不斷變化的偏好，提高整體的用戶體驗。
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第二節  國內外研究現狀及分析
自20世紀90年代推薦系統出現以來，該領域已經獲得了學術界和商業界的極大關注和興趣。推薦系統旨在幫助用戶根據他們過去的行為、偏好和環境找到相關的和個性化的信息、產品或服務。隨著電子商務和在線服務的快速增長，對個性化推薦的需求已經成為提高用戶滿意度、參與度和創收的關鍵。
早期的推薦系統依賴于簡單的協同過濾技術，分析用戶過去的行為，如購買或評級，來向類似的用戶進行推薦。然而，這些系統經常受到冷啟動問題的影響，即新項目或用戶缺乏足夠的數據來進行準確的推薦。為了解決這個問題，研究人員開發了各種方法，如基于內容的過濾、矩陣分解、深度學習和混合方法，這些方法結合了額外的信息，如物品屬性、社會網絡或背景因素，以提高推薦的準確性和多樣性。
亞馬遜的推薦體系現已成功地運用于全行各業，涵蓋電商、社交媒介、歌曲、影視、新聞和教育等領域。它采用協作過濾和基于項目的方法，是商業推薦系統中最早也是最成功的一個例子。據估計，亞馬遜的推薦系統產生了大約30%的收入，并大大提高了其客戶的忠誠度和保留率。
同樣，netflix的推薦系統使用了協作過濾和深度學習技術的組合，對其作為領先的在線流媒體服務的成功和發展起到了重要作用。根據netflix的數據，75%的用戶觀看推薦的電影和電視節目，該系統通過減少用戶流失和提高用戶參與度，為公司每年營收超過10億美元的收入。
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第二章 相關原理及技術方法概述
第一節  卷積神經網絡模型概述
cnn（convolution neural network）是一種用來信息處理二維圖像數據信息的神經網絡，它不僅能夠信息處理一維、三位數據分析信息，還可以信息處理文字數據分析信息，具有強大的計算技術。卷積神經網絡的名稱來自其結構的核心，即卷積層。在卷積神經網絡架構中，"卷積"代表一種線性計算，其中輸入層和卷積核參與了fronbenius內積計算。它由輸入層、卷積層、池化層和全連結層構成的復雜神經網絡，它能夠有效地處理復雜的信息。在接收到輸入數據后，完整的過程沿著輸入層的矢量矩陣在卷積核中滑行，最終形成最后的輸出。值得注意的是，cnn已經被提出來用于處理非常大的圖像，并在不同的應用中顯示出顯著的成功，包括yann lecun的lenet用于數字和郵政編碼識別，以及alex krizhevsky等人的alexnet的實現。圖2.1為卷積神經網絡lenet的模型結構。卷積神經網絡架構由多個關鍵組成部分組成，本文將深入探討這些組成部分的特性和功能。

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卷積層：卷積層是構建卷積神經網絡的核心層，在前向計算過程中，計算量大都產生于卷積計算。卷積層即可以提取高級特征，例如邊緣和梯度方向；又可以降低參數量，因為卷積具有共享參數的能力，通過這個特性減少參數量，降低運算費用，同時也可以防止過擬合。
池化層：卷積神經網絡中一種重要的結構，它可以有效地縮小數字體的尺度，進而減少網絡中參數的數量和計算量，而且也可以有效地避免過擬合，因此，它通常被用于多個卷積層之間的連接，以提高網絡的性能。
全連接層：在全連接層中，神經元與前一級的每個激活單元建立了完整的聯系，這種聯系使得它能夠像傳統的多層感知器神經網絡一樣，有效地將圖像分類出來。
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第二節  vgg-16模型概述
vgg系列模式是一種廣受歡迎的卷積神經網絡模式，它是由牛津大學視覺幾何組首次提出的，并在2014年的imagenet圖形定位比賽獲得了驚人的成就，在分類比賽也獲得了第2名的優異表現。
vgg16 的簡單在于兩個方面：（1）vgg16 的卷積層使用的卷積核參數是相同的。設計者將其卷積核大小設置為高和寬均為 3 的，將其步長 stride 設置為 1，填充的方式設置為 same，這樣就使得卷積的輸入和輸出保持了相同的高和寬；（2）vgg16 的池化層也同樣使用的是一致的池化參數，并使用最大池化策略。池化核的尺寸設為 2×2 的，步長stride設為 2，采用這樣的池化層參數可以使得輸出尺寸是輸入尺寸的一半。
為了充分理解bert模型，必須全面了解底層transformer結構和bert訓練的復雜細節。transformer結構是在vaswani中首次提出的，其目的是引入注意力的需求，并利用多頭的自我注意機制建立一個強大的模型。要深入分析bert模型的關鍵組成部分，就必須全面介紹transformer架構、多頭自注意機制以及bert訓練的復雜細節。轉化器的創新設計使自然語言處理發生了革命性的變化，它能夠生成高質量的上下文嵌入，這已被證明在廣泛的基于語言的任務中非常有效，包括問題回答和情感分析。了解bert訓練的細微差別同樣重要，因為該模型需要使用無監督學習方法對大量文本數據進行預訓練，然后在特定任務數據集上進行微調。這種錯綜復雜的訓練過程使模型能夠學習單詞和句子之間的基本模式和關系，從而使基于語言的模型的準確性和穩健性得到顯著改善。
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第三章 多模態特征融合的深度強化學習推薦算法 
第一節  深度強化學習的推薦問題 

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第二節  電影推薦過程中多模態特征融合提取框架

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第四章 實驗及結果分析
第一節  實驗設置
一、數據集
數據集：本研究使用的數據集來源于豆瓣電影，包括2019年8月初收集的電影和演員數據以及2019年9月初收集的電影評論數據（包括用戶、評分和評論）。該數據集包括大量的數據，共有945萬個數據，包括14萬部電影、7萬名演員、63萬名用戶、416萬個電影評分和442萬條電影評論的信息，其中又爬取了相應的電影海報數據。它是目前中國互聯網上最全面的電影數據集，每部電影最多可以有320個評分，形成了來自600384個用戶的4169420個評分。該數據集涵蓋了廣泛的電影，評分范圍從1到5（1代表非常糟糕，5代表強烈推薦）。在這項研究中，4和5的評分被認為是積極的樣本，而其余的被認為是消極的。這些樣本來自不同的領域，數據集的大小和稀疏程度也不同。
由于帶有評論的電影推薦數據集較少，所以本實驗只使用豆瓣電影的數據集。每個用戶對電影的評分被看作顯示反饋，所有的電影按照時間序列排序。用戶按照訪問時間進行排序。其中數據集的前70% 做為訓練集，之后 20% 是測試集，最后的 10% 是驗證集。

二、對比方法

計算機論文參考

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 第五章 研究結論、不足與展望
第一節  總結
首先本文以推薦算法為研究背景，分析了其在靜態性與推薦準確性的問題，從推薦算法對于商業、用戶與實際情況出發指出了解決該問題的必要性。為了提高推薦算法的準確性，緩解數據稀少性等問題，本文在前人研究的基礎上利用多模態的特征提取與負反饋的深度強化學習的推薦算法，增加了模型的信息輸入的角度與用戶更好的、動態的、個性化推薦。
首先，對于推薦算法與深度強化學習的模型的研究現狀進行了綜述分析，進一步說明了研究問題的必要性。分析了數據來源的特點，并且對建立模型所涉及的基本理論和相關經典模型做了概述。
其次，通過使用卷積神經網絡對基本屬性進行提取，使用bert模型對文本屬性以及使用vgg-16對電影海報數據進行特征提取的多模態特征提取方式來緩解數據的稀少，并且完整的對于推薦的內容進行詳細的分析，有助于提升推薦算法的準確性，并且找到用戶跳過所推薦的電影的原因，增加了深度強化學習的負反饋的部分，使之動態交互部分更加豐富，找到用戶不喜歡的原因，從而增加用戶黏度，提高了推薦系統的個性化。
最后，通過使用該模型在豆瓣電影的數據集上進行實驗，并且找到了經典的推薦算法與其對比，實驗結論是該模型可以增加推薦的準確率，提高用戶對推薦系統的滿意度和忠誠度。

第二節  不足與展望

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參考文獻（略）

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