面向機器學習的神經網絡推薦系統研究與應用

摘 要：中小企業作為我國產學研合作的重要組成部分，在改革發展中十分需要獲得政府與高校在技術、資金、政策和人才等方面的支持。實際上，當中小企業遇到技術創新與改革難題時，面對數以萬計的相關領域專家，短時間內很難找到比較合適的人員進行咨詢。針對這一問題，本文基于數據挖掘和機器學習的相關技術，設計了為中小企業服務的安全領域專家推薦系統。該系統主要面向安全領域，包括交通安全、建筑生產安全，電力安全等領域。

關鍵詞：推薦系統；矩陣分解算法；神經網絡

近年來，機器學習算法已在眾多領域得到廣泛的應用，如機器翻譯、計算機視覺等方面。目前，深度學習在推薦系統領域的應用也越來越多，它對捕獲非線性和非平凡的項目關系，并進行更復雜的高層數據表示有較優的效果；同時它可以從原始數據中學習復雜的用戶偏好，從而提高推薦的效果。

一、推薦系統

隨著互聯網行業的快速發展，獲取信息的方式越來越多，信息量也以幾何倍數式爆發增長，人們已經從主動獲取信息逐漸向被動接受信息轉變，由于對信息的獲取具有需求性與有效性的要求，推薦系統應運而生。

推薦系統是一種工具，它基于用戶的歷史行為數據或物品數據，通過一定的算法為用戶推薦符合要求的內容，是目前相當火熱的研究方向，在學術界和工業界得到廣泛的關注。它主要解決兩個問題，信息過載和用戶需求的多樣性。……