| 融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法 |
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| 引用本文： | 孙静,孙静宇,李璨,魏东.融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法[J].计算机工程与设计,2021,42(3):814-821. |
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| 作者姓名： | 孙静 孙静宇 李璨 魏东 |
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| 作者单位： | 太原理工大学软件学院,山西太原030024;太原理工大学软件学院,山西太原030024;太原理工大学软件学院,山西太原030024;太原理工大学软件学院,山西太原030024 |
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| 基金项目： | 山西省研究生教育创新基金项目;山西省科技厅重点研发计划基金项目 |
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| 摘 要： | 为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法.利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意力机制进行兴趣预测,将用户-兴趣模型结合基于用户的协同过滤算法预测推荐结果.两个数据集上的实验结果表明,该算法能够提高用户兴趣预测准确率,提升推荐效果.
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| 关 键 词： | 深度森林 向量表征 停留时间 兴趣预测 推荐算法 |
Recommendation algorithm based on user interest representation and attention mechanism |
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| SUN Jing,SUN Jing-yu,LI Can,WEI Dong.Recommendation algorithm based on user interest representation and attention mechanism[J].Computer Engineering and Design,2021,42(3):814-821. |
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| Authors: | SUN Jing SUN Jing-yu LI Can WEI Dong |
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