【摘 要】
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互联网技术与机器学习促进了个性化推荐系统的发展，文章提出了一种强化学习优化SVDPP的协同过滤推荐算法，它考虑了用户评分的时间效应，并将推荐问题转化为马尔科夫决策过程，然后
【基金项目】
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山西省重点研发计划(社会发展领域)项目(201803D31045);山西省自然科学基金资助项目(201801D121138);山西省重大专项(20181102008)
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互联网技术与机器学习促进了个性化推荐系统的发展，文章提出了一种强化学习优化SVDPP的协同过滤推荐算法，它考虑了用户评分的时间效应，并将推荐问题转化为马尔科夫决策过程，然后利用强化学习经典算法Q-learning算法建立融合了时间戳信息的用户评分优化模型，同时，为了解决数据稀疏性的问题，本文采用预测评分取整填充和优化边界来弥补预测过程中的缺失值。实验证明了本文算法可使预测评分的RMSE性能得到有0.86%的提升，表明了融合时间戳采用强化学习方法进行推荐性能优化的思路是可行的。
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