本发明公开了一种强化学习优化LFM的协同过滤推荐算法，包括训练与预测两部分。所述训练部分主要包括两步：第一步，首先采用LFM算法对训练集进行模型训练，第二步，对强化学习模型进行训练；所述预测部分主要包括两步：第一步，首先根据LFM推荐模型得到预测评分值；第二步利用优化模型对预测评分进行优化。本发明的强化学习优化LFM的协同过滤推荐算法，考虑到时间效应对推荐性能的影响，通过马尔科夫决策过程对用户、评分、图书、时间进行建模，并用强化学习Q‑learning算法对推荐算法进行优化，提升推荐效果，完成预测。
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来源：北方有色网
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