本文是一篇计算机论文，本文在前人研究的基础上利用多模态的特征提取与负反馈的深度强化学习的推荐算法，增加了模型的信息输入的角度与用户更好的、动态的、个性化推荐。
第一章 绪论
第一节 课题研究背景与研究意义
一、研究背景
随着互联网上可用数据的指数级增长，我们每天遇到的信息量是爆炸的。个性化的推荐系统已经成为一种有效的解决方案，帮助用户浏览这些大量的数据，找到与他们最相关和最有用的信息。通过利用用户的数据和偏好，推荐系统可以产生个性化的推荐方案，为个人用户的兴趣和需求量身定做。
除了提高用户体验外，个性化的推荐系统也有很大的商业利益。使用推荐系统的在线平台可以提高用户参与度，推动流量，并最终促进销售。这一点在淘宝和抖音等电子商务平台的成功中尤为明显，这些平台利用个性化的推荐来改善用户的购物体验，从而增加销售收入。
尽管推荐系统给用户和商家带来了极大的便利，但仍有一些挑战需要解决。例如，用户经常面临不相关的推荐问题，这些推荐不符合他们当前的偏好或需求。这可能是由于用户的兴趣和偏好不是静态的，而是受到各种背景因素的影响，如时间、地点和环境。因此，有必要提出一种结合用户动态和情境感知推荐模型，以适应用户不断变化的偏好。
为了应对这一挑战，研究人员正在探索各种技术，如深度学习、强化学习等，以建立更准确和有效的推荐模型。这些模型利用过去的用户行为数据来预测未来的偏好，同时考虑到时间、地点和季节性等背景因素，以做出更具针对性的推荐方案。通过结合过去和未来的用户行为数据，这些模型可以动态地适应用户不断变化的偏好，提高整体的用户体验。
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第二节 国内外研究现状及分析
自20世纪90年代推荐系统出现以来，该领域已经获得了学术界和商业界的极大关注和兴趣。推荐系统旨在帮助用户根据他们过去的行为、偏好和环境找到相关的和个性化的信息、产品或服务。随着电子商务和在线服务的快速增长，对个性化推荐的需求已经成为提高用户满意度、参与度和创收的关键。
早期的推荐系统依赖于简单的协同过滤技术，分析用户过去的行为，如购买或评级，来向类似的用户进行推荐。然而，这些系统经常受到冷启动问题的影响，即新项目或用户缺乏足够的数据来进行准确的推荐。为了解决这个问题，研究人员开发了各种方法，如基于内容的过滤、矩阵分解、深度学习和混合方法，这些方法结合了额外的信息，如物品属性、社会网络或背景因素，以提高推荐的准确性和多样性。
亚马逊的推荐体系现已成功地运用于全行各业，涵盖电商、社交媒介、歌曲、影视、新闻和教育等领域。它采用协作过滤和基于项目的方法，是商业推荐系统中最早也是最成功的一个例子。据估计，亚马逊的推荐系统产生了大约30%的收入，并大大提高了其客户的忠诚度和保留率。
同样，Netflix的推荐系统使用了协作过滤和深度学习技术的组合，对其作为领先的在线流媒体服务的成功和发展起到了重要作用。根据Netflix的数据，75%的用户观看推荐的电影和电视节目，该系统通过减少用户流失和提高用户参与度，为公司每年营收超过10亿美元的收入。
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第二章 相关原理及技术方法概述
第一节 卷积神经网络模型概述
CNN（Convolution Neural Network）是一种用来信息处理二维图像数据信息的神经网络，它不仅能够信息处理一维、三位数据分析信息，还可以信息处理文字数据分析信息，具有强大的计算技术。卷积神经网络的名称来自其结构的核心，即卷积层。在卷积神经网络架构中，"卷积"代表一种线性计算，其中输入层和卷积核参与了Fronbenius内积计算[51]。它由输入层、卷积层、池化层和全连结层构成[52]的复杂神经网络，它能够有效地处理复杂的信息。在接收到输入数据后，完整的过程沿着输入层的矢量矩阵在卷积核中滑行，最终形成最后的输出。值得注意的是，CNN已经被提出来用于处理非常大的图像，并在不同的应用中显示出显著的成功，包括Yann LeCun的LeNet[53]用于数字和邮政编码识别，以及Alex Krizhevsky等[54]人的AlexNet的实现。图2.1为卷积神经网络LeNet的模型结构。卷积神经网络架构由多个关键组成部分组成，本文将深入探讨这些组成部分的特性和功能。
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卷积层：卷积层是构建卷积神经网络的核心层，在前向计算过程中，计算量大都产生于卷积计算。卷积层即可以提取高级特征，例如边缘和梯度方向；又可以降低参数量，因为卷积具有共享参数的能力，通过这个特性减少参数量，降低运算费用，同时也可以防止过拟合。
池化层：卷积神经网络中一种重要的结构，它可以有效地缩小数字体的尺度，进而减少网络中参数的数量和计算量，而且也可以有效地避免过拟合，因此，它通常被用于多个卷积层之间的连接，以提高网络的性能。
全连接层：在全连接层中，神经元与前一级的每个激活单元建立了完整的联系，这种联系使得它能够像传统的多层感知器神经网络一样，有效地将图像分类出来。
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第二节 VGG-16模型概述
VGG系列模式是一种广受欢迎的卷积神经网络模式，它是由牛津大学视觉几何组[55]首次提出的，并在2014年的ImageNet图形定位比赛获得了惊人的成就，在分类比赛也获得了第2名的优异表现。
VGG16 的简单在于两个方面：（1）VGG16 的卷积层使用的卷积核参数是相同的。设计者将其卷积核大小设置为高和宽均为 3 的，将其步长 stride 设置为 1，填充的方式设置为 same，这样就使得卷积的输入和输出保持了相同的高和宽；（2）VGG16 的池化层也同样使用的是一致的池化参数，并使用最大池化策略。池化核的尺寸设为 2×2 的，步长stride设为 2，采用这样的池化层参数可以使得输出尺寸是输入尺寸的一半。
为了充分理解BERT模型，必须全面了解底层Transformer结构和BERT训练的复杂细节。Transformer结构是在Vaswani[56]中首次提出的，其目的是引入注意力的需求，并利用多头的自我注意机制建立一个强大的模型。要深入分析BERT模型的关键组成部分，就必须全面介绍Transformer架构、多头自注意机制以及BERT训练的复杂细节。转化器的创新设计使自然语言处理发生了革命性的变化，它能够生成高质量的上下文嵌入，这已被证明在广泛的基于语言的任务中非常有效，包括问题回答和情感分析。了解BERT训练的细微差别同样重要，因为该模型需要使用无监督学习方法对大量文本数据进行预训练，然后在特定任务数据集上进行微调。这种错综复杂的训练过程使模型能够学习单词和句子之间的基本模式和关系，从而使基于语言的模型的准确性和稳健性得到显著改善。
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第三章 多模态特征融合的深度强化学习推荐算法 .................. 26
第一节 深度强化学习的推荐问题 ................................ 26
第二节 电影推荐过程中多模态特征融合提取框架 ....................... 26
第四章 实验及结果分析 ........................... 37
第一节 实验设置 .................................... 37
一、数据集 .................................... 37
二、对比方法 ..................... 38
第五章 研究结论、不足与展望 ............................ 45
第一节 总结 ............................ 45
第二节 不足与展望 ............................. 45
第四章 实验及结果分析
第一节 实验设置
一、数据集
数据集：本研究使用的数据集来源于豆瓣电影，包括2019年8月初收集的电影和演员数据以及2019年9月初收集的电影评论数据（包括用户、评分和评论）。该数据集包括大量的数据，共有945万个数据，包括14万部电影、7万名演员、63万名用户、416万个电影评分和442万条电影评论的信息，其中又爬取了相应的电影海报数据。它是目前中国互联网上最全面的电影数据集，每部电影最多可以有320个评分，形成了来自600384个用户的4169420个评分。该数据集涵盖了广泛的电影，评分范围从1到5（1代表非常糟糕，5代表强烈推荐）。在这项研究中，4和5的评分被认为是积极的样本，而其余的被认为是消极的。这些样本来自不同的领域，数据集的大小和稀疏程度也不同。
由于带有评论的电影推荐数据集较少，所以本实验只使用豆瓣电影的数据集。每个用户对电影的评分被看作显示反馈，所有的电影按照时间序列排序。用户按照访问时间进行排序。其中数据集的前70% 做为训练集，之后 20% 是测试集，最后的 10% 是验证集。
数据集的统计信息如下表所示：
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第五章 研究结论、不足与展望
第一节 总结
首先本文以推荐算法为研究背景，分析了其在静态性与推荐准确性的问题，从推荐算法对于商业、用户与实际情况出发指出了解决该问题的必要性。为了提高推荐算法的准确性，缓解数据稀少性等问题，本文在前人研究的基础上利用多模态的特征提取与负反馈的深度强化学习的推荐算法，增加了模型的信息输入的角度与用户更好的、动态的、个性化推荐。
首先，对于推荐算法与深度强化学习的模型的研究现状进行了综述分析，进一步说明了研究问题的必要性。分析了数据来源的特点，并且对建立模型所涉及的基本理论和相关经典模型做了概述。
其次，通过使用卷积神经网络对基本属性进行提取，使用BERT模型对文本属性以及使用vgg-16对电影海报数据进行特征提取的多模态特征提取方式来缓解数据的稀少，并且完整的对于推荐的内容进行详细的分析，有助于提升推荐算法的准确性，并且找到用户跳过所推荐的电影的原因，增加了深度强化学习的负反馈的部分，使之动态交互部分更加丰富，找到用户不喜欢的原因，从而增加用户黏度，提高了推荐系统的个性化。
最后，通过使用该模型在豆瓣电影的数据集上进行实验，并且找到了经典的推荐算法与其对比，实验结论是该模型可以增加推荐的准确率，提高用户对推荐系统的满意度和忠诚度。
参考文献（略）