基于评论个性化多层注意力的商品推荐算法

目前基于评论的推荐算法大多都忽略了用户(商品)的个性化信息来对评论进行编码.对此提出一种单词级别、评论级别的个性化注意力机制,分别对单词和评论进行个性化编码.设计一种基于门控机制的融合方式,来更好地融合用户和商品的隐向量来提高评分预测性能.在3组公开数据集上进行对比实验,以预测评分的均方误差(MSE)作为评估指标,验证...     

基于近邻用户评论的推荐辅助网络

评论数据存在稀疏问题,不足以支撑学习出更全面的用户偏好。针对评论稀疏问题进行了研究,并提出一种应对评论稀疏的“即插即用”辅助网络（NRSN）,其能与不同的模型进行结合,以添加辅助信息的方式,来重新调整当前模型输出的用户偏好向量。首先根据目标用户,使用aspect-attention机制从其近邻用户评论中学习出近邻用户的偏好,然后采用co-attention机制将近邻用户和目标用户进行契合度匹配,调整出目标用户新的偏好向量。在三组公开数据集下的实验结果表明,NRSN不仅能提高所结合模型的推荐性能,且能有效应对“冷启动”场景下的评论稀疏问题。     

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.     

基于注意力模型的混合推荐系统

推荐系统作为信息爆炸时代下解决信息过载问题的重要方式受到了越来越大的关注。传统的推荐系统普遍存在精度不高、评价标准不明确等缺陷，将机器学习尤其是深度学习技术引入推荐系统将有效改善上述缺陷及瓶颈。提出了一种基于注意力模型的混合推荐系统，利用深度神经网络中的注意力模型对特定推荐商品的物品属性进行加权分配，获得预推荐商品的用户认可度评分；通过自适应增强模型替换传统的损失排序模型，使得精确度、召回率等相关评价指标获得较大提升。在现有推荐系统评价指标的基础上，首次引入了用户群体评价认可度指标，通过认可度指标可以在用户体验维度对推荐系统性能给出更精确的评价。     

基于注意力机制与评论文本深度模型的推荐方法

传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语义,引入注意力机制对输入内容进行重新赋权,通过并行的卷积神经网络挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征,将两组特征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测,得到推荐结果。实验结果表明,该方法可有效提高推荐准确率,均方误差较DeepCoNN方法提升2%以上。     

基于注意力机制的深度学习推荐研究进展

近年来,注意力机制AM被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理任务中,基于注意力机制的深度学习推荐也成为推荐系统研究的一个新方向.探讨了注意力机制的结构和分类标准,从基于注意力机制的DNN推荐、CNN推荐、RNN推荐、GNN推荐4个方面分析了现有融合注意力机制的深度学习推荐研究的主要进展和不足,阐明了其中的主要难点,最后指出了多特征交互的注意力机制推荐、多模态注意力机制深度学习推荐、融入注意力机制的多种深度神经网络混合推荐和注意力机制的群组推荐等基于注意力机制的深度学习推荐未来的主要研究方向.     

基于深度学习的推荐系统应用综述

随着互联网上信息量呈指数增长,用户从大量信息中挑选目标信息变成了一种复杂且耗时的作业。为用户解决因信息量爆炸而不能快速获得目标信息的方法就是构建推荐系统。深度学习作为当前热门的研究话题,在许多领域都取得了突破性的成就。利用深度学习挖掘用户和物品的隐含属性,构建用户和物品的关系模型,可以提高个性化推荐的精确度。本文介绍了推荐系统和深度学习,分析了深度学习在推荐领域的应用现状并做出了展望。     

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。     

基于用户聚类的电子商务推荐系统

协同过滤是推荐系统中采用最为广泛和成功的推荐技术,但随着电子商务系统用户数目和商品数目的增加,在整个用户空间上搜索目标用户的最近邻居的耗时也急剧增加,导致系统性能下降.提出了一种基于用户项目类偏好值矩阵聚类的合作推荐方法,解决了"冷开始"问题,并且由于只在目标用户所属类别中搜索其最近邻居,减少了搜索空间,有效地提高推荐系统的实时响应速度.     

基于深度学习的多元信息嵌入推荐模型

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一,无法挖掘更多隐含信息.依赖稀疏的评分表已经无法满足个性化推荐.MovieLens数据集是研究推荐系统的经典数据集.通过改进神经协同过滤模型,使用多个嵌入层对MovieLens数据集所有信息进行嵌入分析,充分挖掘隐含信息,使得推荐算法更有实用意义.通过在MovieLen...     

基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法是目前应用最广泛个性化推荐技术,其中用户相似度的计算方法是影响推荐算法质量的关键因素。针对传统协同过滤算法中稀疏评分数据造成的用户相似度计算不准确问题,提出一种基于用户兴趣模型的协同过滤推荐算法。该算法使用分布估计算法建立用户兴趣模型,并使用用户兴趣模型计算用户间相似度。实验表明,该算法的准确性受数据稀疏性影响较小,同时在收敛速度和推荐准确性方面有明显提高。     

融合知识图谱表示学习的栈式自编码器推荐算法

针对目前协同过滤推荐算法中数据稀疏和语义信息欠缺问题,提出一种融合知识图谱表示学习的栈式自编码器推荐算法(SAEKG-CF).将评分矩阵作为栈式自编码器的输入,训练得到项目的隐性特征向量,并据此计算特征相似性矩阵;利用知识图谱表示学习算法将项目中的实体映射到低维向量空间,并计算出低维向量空间中实体间的语义相似性矩阵;将...     

基于本体用户兴趣模型的个性化推荐系统

针对传统个性化推荐系统用户兴趣模型创建和更新的不足,无法准确地感知用户特定背景下的语义信息和用户兴趣随着时间的变化,基于用户兴趣本体提出一种新用户兴趣模型,并通过激活扩展理论描述该用户兴趣模型的更新算法。同时,改进了推荐算法,结合协同过滤进行个性化推荐。实验结果表明,该模型能够有效反映用户兴趣,新的推荐算法在MEA、多样性、冷启动处理、稳定性方面都具备很高的性能。     

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...     

基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺.对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法.采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文.设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性...     

推荐系统中遗漏值解决方法的研究

在推荐系统中用户评分矩阵通常含有大量的遗漏值.这严重影响了协同推荐算法的推荐精度.常用的解决方法是使用缺省值或预测值代替这些遗漏值.通过实验比较了使用不同的替代值的效果,并提出了一种结合矩阵划分和评分预测值的方法.实验结果显示,通过这种方法获得的替代值可以使推荐系统达到更好的推荐质量,尤其是在评分矩阵非常稀疏的情况下.     

一种基于聚类技术的数字图书馆个性化推荐算法

针对传统协作过滤算法存在的评价矩阵稀疏性问题,提出了一种基于聚类技术的推荐算法.该算法将k-means技术和分层技术相结合对图书资源进行聚类,缩小了近邻搜索的范围和需要预测的图书资源数目,很好地解决了因用户专业背景差异而导致的评价矩阵稀疏性问题,提高了推荐的准确度.