首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

融合成对编码方案及二维卷积神经网络的长短期会话推荐算法
作者姓名:陈学勤  陶涛  张钟旺  王一蕾
作者单位:福州大学 数学与计算机科学学院,福州 350108
基金项目:福建省自然科学基金资助项目(2018J01799)~~;
摘    要:虽然基于循环神经网络(RNN)的会话推荐算法可以有效地对会话中的长期依赖关系进行建模,并且可以结合注意力机制来刻画用户在会话中的主要目的,但它在进行会话建模的过程中无法绕过与用户主要目的不相关的物品,易受其影响以致降低推荐精度。针对上述问题,设计了成对编码方案来将原始输入序列嵌入向量转化为一个三维张量表示,使得非相邻的行为也能够产生联系。通过二维卷积神经网络(CNN)来处理该张量以捕获非相邻物品间的联系,并提出了引入用于会话推荐的二维卷积神经网络的神经注意力推荐机(COS-NARM)模型。该模型能有效跳过序列中与用户主要目的不相关的物品。实验结果表明,COS-NARM模型在DIGINETICA等多个真实数据集上的召回率和平均倒数排名(MRR)都得到了不同程度的提升,且优于NARM、GRU-4Rec+等所有基线模型。在上述研究的基础上,将欧氏距离引入COS-NARM模型,提出了OCOS-NARM模型。利用欧氏距离直接计算不同时刻兴趣间的相似度以减少模型的参数,降低模型的复杂度。实验结果表明,欧氏距离的引入不仅使得OCOS-NARM模型在DIGINETICA等多个真实数据集上的推荐效果得到了进一步的提升,而且使OCOS-NARM模型的训练时间相较COS-NARM模型缩短了14.84%,有效提高了模型的训练速度。

关 键 词:会话推荐  循环神经网络  成对编码  卷积神经网络  欧氏距离  
收稿时间:2021-03-29
修稿时间:2021-07-01
点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号