融合协同过滤的神经Bandits推荐算法

摘要

针对数据稀疏性和“冷启动”对协同过滤的限制以及现有的协同多臂老虎机算法不适用于非线性奖励函数的问题，提出一种融合协同过滤的神经Bandits推荐算法COEENet.首先，采用双神经网络结构学习预期奖励及潜在增益；其次，考虑邻居协同作用；最后，构造决策器进行最终决策.实验结果表明，该方法在累积遗憾上优于4种基线算法，推荐效果较好.

关键词

协同过滤 / 多臂老虎机算法 / 推荐系统 / 冷启动