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基于深度Q网络（DQN）优化推荐策略缓解数据稀疏性问题的研究

更新时间：2026-03-14 11:14:57 大小：15K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：dqn 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、引言

在推荐系统领域，数据稀疏性是影响推荐质量的关键问题之一。传统推荐算法如协同过滤、基于内容的推荐等，在用户-物品交互数据稀疏的情况下，往往难以准确捕捉用户偏好和物品特征，导致推荐效果下降。深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习结合的产物，通过与环境交互学习最优策略，为缓解数据稀疏性提供了新的思路。本文将探讨如何利用DQN优化推荐策略，以应对数据稀疏性挑战。

二、数据稀疏性问题分析

（一）数据稀疏性的表现

数据稀疏性主要体现在用户-物品评分矩阵的稀疏性上。在实际应用中，大多数用户只与少量物品产生交互，使得评分矩阵中大部分元素为空值。例如，在电影推荐系统中，一个拥有百万部电影的平台，用户平均观看的电影数量可能仅为几十部，导致评分矩阵的稀疏度极高。

（二）数据稀疏性带来的挑战

1. 传统推荐算法依赖大量的用户-物品交互数据来学习用户偏好和物品特征，数据稀疏会导致模型参数估计不准确，推荐精度降低。

2. 对于新用户或新物品（冷启动问题），由于缺乏交互数据，传统算法难以进行有效的推荐。

3. 数据稀疏可能导致推荐结果多样性不足，容易陷入“信息茧房”，无法为用户发现新的感兴趣物品。


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