考虑用户意图和时间间隔的会话型深度学习推荐系统

基于循环神经网络的会话型推荐系统在建模用户点击行为时,无法同时考虑用户行为之间的时间间隔和用户的主要意图.针对该问题,在现有的基于注意力机制的会话型推荐系统和仅考虑用户行为时间间隔的Time-LSTM的深度学习模型的基础上提出一个新的基于会话的推荐系统TASR.利用Time-LSTM建模时间间隔影响用户行为,并利用注意力机制捕获用户的主要意图.在两个公开数据集上的实验验证了该算法的有效性.     

考虑用户意图和时间间隔的会话型深度学习推荐系统

基于循环神经网络的会话型推荐系统在建模用户点击行为时,无法同时考虑用户行为之间的时间间隔和用户的主要意图.针对该问题,在现有的基于注意力机制的会话型推荐系统和仅考虑用户行为时间间隔的Time-LSTM的深度学习模型的基础上提出一个新的基于会话的推荐系统TASR.利用Time-LSTM建模时间间隔影响用户行为,并利用注意力机制捕获用户的主要意图.在两个公开数据集上的实验验证了该算法的有效性.     

深度学习中基于注意力机制的推荐模型研究

通过筛选深度学习中结合注意力机制的推荐模型相关文献,将文献从注意力机制结合自编码器、图神经网络这两个方面进行归纳整理,分析了各模型在推荐应用中的特点和不足,展望了该领域的研究方向.     

基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型

随着互联网技术的发展,个性化的推荐系统得到了广泛应用.但用户数据稀疏与冷启动仍是推荐系统普遍面临的难题.将深度学习与注意力机制相结合,提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型.该模型能够充分学习源域数据中用户、物品及评分间的潜在关系,然后初始化目标域神经网络,迁移应用到目标域.为验证算法模型的有效性,在公开数据集...     

注意力机制综述

现在注意力机制已广泛地应用在深度学习的诸多领域.基于注意力机制的结构模型不仅能够记录信息间的位置关系,还能依据信息的权重去度量不同信息特征的重要性.通过对信息特征进行相关与不相关的抉择建立动态权重参数,以加强关键信息弱化无用信息,从而提高深度学习算法效率同时也改进了传统深度学习的一些缺陷.从图像处理、自然语言处理、数据预测等不同应用方面介绍了一些与注意力机制结合的算法结构,并对近几年大火的基于注意力机制的transformer和reformer算法进行了综述.鉴于注意力机制的重要性,综述了注意力机制的研究发展,分析了注意力机制目前的发展现状并探讨了该机制未来可行的研究方向.     

基于双层注意力机制的深度学习电影推荐系统

传统协同过滤技术仅使用用户对物品的评分矩阵,没有充分利用用户和物品的其他多种特征,而且由于评分矩阵非常稀疏,导致推荐系统的推荐准确率严重下降。近几年深度学习技术在机器学习的多个领域取得了显著的成就,本文针对传统协同过滤推荐系统的问题,提出一种基于双层注意力机制的深度学习推荐系统。以电影推荐为例,使用深度学习框架处理推荐系统中的多种输入特征信息,同时引入双层注意力机制,分别学习用户和电影每个特征之间的偏好以及用户与其观影列表中每一部电影间的偏好,从而尽可能多地利用用户和电影的特征数据,学习用户的行为偏好,在一定程度上改善了推荐的效果。     

融合知识图谱与注意力机制的推荐算法

为了解决信息过载问题,提出了一种融合知识图谱与注意力机制的推荐模型.在该模型中,将知识图谱作为辅助信息进行嵌入,可以缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题,并且给推荐结果带来可解释性.为了提升推荐准确率以及捕捉用户兴趣的动态变化,再结合深度学习中的神经网络以及注意力机制生成用户自适应表示,加上动态因子来更好地捕捉用户动态...     

基于会话的推荐方法综述

近年来,基于会话的推荐方法受到学术界的广泛关注。随着深度学习技术的不断发展,不同的模型结构被应用于基于会话的推荐方法中,如循环神经网络、注意力机制、图神经网络等。该文对这些基于会话的推荐模型进行了详细的分析、分类和对比,阐明了这些方法各自解决的问题与存在的不足。具体而言,该文首先通过调研,将基于会话的推荐方法与传统推荐方法进行比较,阐明基于会话的推荐方法的主要优缺点;其次,详细描述了现有的基于会话的推荐模型如何建模会话集中的复杂数据信息,以及这些模型方法可解决的技术问题;最后,该文讨论并指出了在基于会话推荐的领域中存在的挑战和未来研究的方向。     

基于用户重购行为的产品推荐方法

重复购买是消费者日常消费决策中的常见现象,考虑用户重购行为对于提升产品个性化推荐准确性至关重要.然而针对用户重购行为建模和预测的研究工作相对较少,还有很多问题有待解决.已有推荐技术主要通过深度挖掘产品、用户或时间某一层面信息来进行重购产品推荐,忽略了对多层次信息融合建模方法的研究,同时也忽略了重购推荐结果的可解释性需求.因此,融合多层次用户偏好信息,构建了具有双层注意力机制的可解释用户重复消费推荐方法.该方法融合注意力机制和指针生成网络,多层次提取并学习用户重购偏好,同时基于信息处理理论构建S型用户重购动态偏好函数,融合产品流行度信息进行重购产品和新颖产品的混合推荐,提高了模型可解释性和准确性.真实数据集上的实验结果表明,所提方法在多个性能指标上都优于对比方法,且学习出的参数具备较好的可解释性.此外,通过回归分析验证了S型重购动态偏好函数的可信性,进一步增强了理论的可解释性.     

基于注意力机制的深度学习推荐算法

针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题, 提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法. 通过分别构建用户和项目的评论文本表示, 利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示, 引入注意力机制, 更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征. 将生成的用户和项目评论数据的两组隐含特征分别输入全连接层处理, 再合并到同一个向量空间进行评分预测, 得到推荐结果. 在Yelp和Amazon两个公开数据集中进行实验, 结果表明所提出的算法与其他算法相比, 具有更好的推荐性能.     

基于深度学习的军事情报智能推荐技术研究

军事情报推荐系统是帮助指挥员快速获取情报信息的有力工具,深度学习技术是人工智能领域的研究热点,基于深度学习的智能推荐技术已成为军事情报领域应用与研究的重点方向。本文介绍了情报推荐技术的军事背景与一般框架,系统梳理了5种典型的基于深度学习的推荐算法,对各类技术在不同应用场景下的主要优缺点进行了对比;最后总结了基于深度学习的智能推荐算法在军事情报中的具体应用,并根据军事情报智能推荐的特点,提出未来可能的研究方向,为后期研究提供依据与参考。     

基于深度学习的情境感知推荐系统研究进展

传统的推荐系统存在数据高度稀疏、冷启动及用户偏好建模难等问题,而把情境信息融入推荐系统中能有效缓解此类问题.深度学习技术已经成为人工智能领域研究热点,把深度学习应用在情境感知推荐系统当中,为推荐领域的研究带来新的机遇与挑战.本文从情境感知推荐系统相关概念出发,综合整理国内外研究相关文献,介绍深度学习技术融入情境感知推荐系统相关应用模型,提出了基于深度学习的情境感知推荐系统研究的不足以及对未来的展望.     

基于深度学习的内容推荐算法研究综述

推荐系统是学习用户偏好,实现个性化推荐的系统化应用技术,在商品购买、影音推荐、关联阅读等多领域得到了广泛的应用。近年来,随着多源异构数据的激增和深度学习的兴起,传统推荐算法中的表征学习模式逐步被深度学习代替。梳理推荐算法的背景和发展趋势,并给出内容推荐的算法思路及其优劣评价,分别介绍多层感知机、自动编码器、卷积神经网络以及循环神经网络等深度学习方法的网络结构和算法优势。从技术应用的视角综述深度学习在内容推荐中的应用现状与研究成果,对不同经典深度推荐算法进行分析与比较。在此基础上,指出深度学习在可解释性、学习效率等方面的不足,并对交叉领域学习、多任务学习、表征学习等未来研究方向进行展望。     

基于深度学习的知识追踪研究综述

随着人工智能与教育的不断发展,知识追踪在智慧教学领域具有广阔的应用前景;深度学习以其强大特征提取能力广泛应用于知识追踪,以深度学习知识追踪模型为起点,其改进模型为主线,全面回顾了知识追踪模型的研究进展,简要介绍了知识追踪领域传统模型的特点及不足,阐述了基于深度学习知识追踪模型的原理及局限性,同时全面整理并分析了针对可解释性问题、缺少学习特征、记忆增强网络、图神经网络、基于注意力机制五个方面的改进模型,梳理了知识追踪领域常用的公开数据集、评价指标及模型性能对比分析,最后总结并探讨了知识追踪在智慧教学方面的应用以及当前该研究领域的研究现状与未来的研究方向。     

基于深度学习的场景识别方法综述

随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类：深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望。     

基于深度学习的流行度预测研究综述

在线社交网络中的消息流行度预测研究,对推荐、广告、检索等应用场景都具有非常重要的作用.近年来,深度学习的蓬勃发展和消息传播数据的积累,为基于深度学习的流行度预测研究提供了坚实的发展基础.现有的流行度预测研究综述,主要是围绕传统的流行度预测方法展开的,而基于深度学习的流行度预测方法目前仍未得到系统性地归纳和梳理,不利于流...     

卷积神经网络中的注意力机制综述

注意力机制因其优秀的效果与即插即用的便利性,在深度学习任务中得到了越来越广泛的应用。主要着眼于卷积神经网络,对卷积网络注意力机制发展过程中的各种主流方法进行介绍,并对其核心思想与实现过程进行提取与总结,同时对每种注意力机制方法进行实现,针对同型号辐射源设备实测数据进行对比实验与结果分析,并依据主流方法的思想与实验的结果总结并阐述了卷积网络中的注意力机制的研究现状与未来其发展方向。     

基于位置社交网络的兴趣点推荐研究

兴趣点推荐是基于位置社交网络中的研究热点之一。首先对从Web of Science收集的兴趣点推荐研究文献进行了分析;然后分析了影响兴趣点推荐的多种因素,并在分析传统兴趣点推荐方法基础上重点从用户历史签到信息建模和用户社交生成信息提取两个方面对基于深度学习的兴趣点推荐方法进行了分析;最后,对未来可能提高兴趣点推荐效果的研究方向进行了展望。