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為進(jìn)一步改善個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦效果，通過使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對 SVDPP算法進(jìn)行優(yōu)化，提出一種新的協(xié)同過濾推薦算法?？紤]用戶評分的時(shí)間效應(yīng)，將推薦問題轉(zhuǎn)化為馬爾科夫決策過程。在此基礎(chǔ)上，利用Q- learning算法構(gòu)建融合時(shí)間戳信息的用戶評分優(yōu)化模型，同時(shí)通過預(yù)測評分取整填充和優(yōu)化邊界補(bǔ)全方法預(yù)測缺失值，以解決數(shù)據(jù)稀疏性冋題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法的均方根誤差較 SVDPP算法降低了0.0056，表明融合時(shí)間戳并采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行推薦性能優(yōu)化是可行的。
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