基于自注意力和位置感知图模型的会话推荐

为解决现有的会话模型方案都只基于局部会话信息而没有充分考虑全局会话信息的问题,提出一种基于自注意力和位置感知图模型的会话推荐。利用图神经网络构建会话图,利用位置感知注意力建模会话图的一阶邻居信息,引入反向位置嵌入赋予不同项目不同的权重,通过软注意机制获得局部会话表示;利用自注意力机制自适应地捕捉会话的全局依赖;将全局会话与局部会话相结合生成最终会话表示。对3个真实数据集进行实验,模型在3个数据集上P@20分别提升了1.2%、4.3%和12.9%,MRR@20分别提升了2.3%、5.4%和14.3%,验证了所提模型的有效性。     

基于自注意力机制与知识图谱的序列推荐算法

针对现有的序列推荐算法难以充分挖掘序列间内在关系,以及项目之间更深层次联系等问题,提出一种新颖的序列推荐算法.算法主要分为两个主要部分,即项目嵌入和偏好学习.首先基于知识图谱创建一种新的项目嵌入方法,用于获得每个项目的统一表示.然后,通过自注意力机制学习序列的上下文信息,获取用户的个性化偏好向量,生成下一项推荐.在真实...     

异质信息融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法

基于异质信息网络的推荐方法已成为当前数据挖掘领域的研究热点。但传统基于异质信息网络的推荐方法多存在可解释性缺失和稀疏不一致性问题,导致无法充分挖掘用户潜在的偏好特征,且有效地进行特征融合。因此,提出了一种在异质信息网络中融合网络嵌入的注意力偏好推荐方法（MFFHINE）;利用对称元路径在刻画对象间语义关系上的优势,在对称元路径上随机游走进行网络嵌入来学习用户偏好特征。采用基于注意力机制的偏好权重融合策略将学习到的各个偏好特征有效融合,并将其集成到矩阵分解模型中。通过联合优化矩阵分解模型和融合函数,以进行最终的评分预测任务。在Douban和Yelp真实大规模数据集上对提出的算法进行实验分析。通过对各基准算法进行横向性能比较,在训练集比例、元路径设置、潜在因子维度等方面进行纵向比较。实验结果表明,MFFHINE性能提升显著。     

联合轻量图卷积网络和注意力机制的推荐方法

图卷积网络如今越来越多地被应用于推荐系统任务中,由于该模型可以有效捕获多跳邻居的信息,因此可以一定程度上缓解数据稀疏性问题,有效提升推荐任务的准确性.但是目前大部分工作都是直接使用图卷积网络,在推荐任务上算法复杂度较高.本文提出了一个融合轻量图卷积网络和注意力机制的模型.该模型通过嵌入传播获得更多邻域的协同信息,同时利用注意力网络对不同的邻域进行区分,最后用于推荐.从而在降低算法复杂度的基础上进一步提升了模型的准确性.通过在Gow alla、Yelp2018和Amazon-book 3个不同领域的真实数据集上的实验结果表明,该方法的性能有较好的表现.     

自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐

基于异构信息网络嵌入的推荐技术能够有效地捕捉网络中的结构信息,从而提升推荐性能.然而现有的基于异构信息网络嵌入的推荐技术不仅忽略了节点的属性信息与节点间多种类型的边关系,还忽略了节点不同的属性信息对推荐结果不同的影响.为了解决上述问题,提出一个自注意力机制的属性异构信息网络嵌入的商品推荐(attributed heterogeneous information network embedding with self-attention mechanism for product recommendation, AHNER)框架.该框架利用属性异构信息网络嵌入学习用户与商品统一、低维的嵌入表示,并在学习节点嵌入表示时,考虑到不同属性信息对推荐结果的影响不同和不同边关系反映用户对商品不同程度的偏好,引入自注意力机制挖掘节点属性信息与不同边类型所蕴含的潜在信息并学习属性嵌入表示.与此同时,为了克服传统点积方法作为匹配函数的局限性,该框架还利用深度神经网络学习更有效的匹配函数解决推荐问题.AHNER在3个公开数据集上进行大量的实验评估性能,实验结果表明AHNER的可行性与有效性.     

面向推荐系统的分期序列自注意力网络

在推荐系统中,为了充分表达用户反馈数据内部的相互依赖和序列性,准确提取用户的长期/一般偏好、应对数据的动态性,本文提出了一种分期序列自注意力网络(long-term & short-term sequential self-attention network,LSSSAN)进行序列推荐。模型采用自注意力机制和GRU捕捉了用户反馈数据之间的相互依赖和序列性;模型采用注意力机制为不同反馈数据赋予不同权重以动态捕捉重点信息,同时考虑了上下文的动态性;模型基于用户的长期反馈数据,准确表达了用户的长期/一般偏好。该模型在两个数据集上进行训练和测试,结果表明该模型的推荐效果整体优于之前的相关工作。     

一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型

与协同过滤相比,序列推荐能很好的捕捉用户兴趣偏移.在序列推荐中自注意力机制可以捕获长时间依赖关系,所以有很大优势,但是面对数据稀疏性问题,仍然难以获得较好结果.针对推荐系统的数据稀疏问题,借鉴社交推荐模型的社交关系融合思想,提出了一种基于社交行为融合的自注意力序列推荐模型(SBFR).该模型使用自注意力机制生成用户的动...     

融合时间特性和用户偏好的卷积序列化推荐

推荐系统如今已被广泛应用于生活中,大大便利了人们的生活.传统的推荐方法主要是针对用户与物品的交互情况进行分析,分析用户与物品的历史记录,得到的只是用户过去对于物品的喜好程度.序列化推荐系统通过分析用户近一段时间与物品交互的序列,来考虑用户前后行为的关联性,能够获得用户短期内对物品的喜好程度.然而,序列化方法强调的是用户...     

融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐

序列推荐系统可以根据用户和物品交互的时间序列信息,精确预测用户下一次交互物品.现有的序列推荐算法存在用户兴趣过渡拟合的问题,导致推荐内容同质化严重,从而无法实现个性化推荐.基于此,本文提出一种融合知识图谱与注意力机制的个性化序列推荐算法(SR-KGA):首先,引入知识图谱,通过图卷积网络对物品进行嵌入表示;其次,通过自注意力机制和多头注意力机制构建序列到序列(seq2seq)模型,最后,在损失函数中加入多样性正则项;实现用交互序列来预测未来可能交互的物品序列,从而进行推荐.通过在真实的数据集上实验,SR-KGA在保证推荐准确度的同时,提升了推荐列表的多样性,实现了用户个性化推荐.     

基于双重注意力机制和时间因子的深度推荐模型

现阶段大多数基于评论文本的推荐模型没有从多个视角充分挖掘用户评论的价值,忽略了评论文本在不同层面的重要度信息。基于此,论文提出一种基于双重注意力机制和时间因子的深度推荐模型DATCoNN。该模型使用并行的卷积神经网络结合两层注意力层分别挖掘单词层面和评论层面的重要度信息,然后使用时间因子进一步拟合用户对项目兴趣度的变化情况,最终采用因子分解机实现评分预测。模型在Amazon的三组不同领域数据集上进行对比实验评估,发现论文提出的推荐模型性能最优,同时该模型具有较好的可解释性。     

面向HIN基于多视角嵌入融合的推荐方法

由于异构信息网络具有丰富的语义信息而在推荐任务中得到广泛应用.传统的面向异构信息网络的推荐方法忽略了网络中关联关系的异质性,以及不同关联类型之间的相互影响.本文提出了一种基于多视角嵌入融合的推荐模型,分别从同质关联视角和异质关联视角来挖掘异构信息网络的深层潜在特征并加以融合,有效地保证了推荐结果的准确性.针对同质关联视角,提出了一种基于图卷积神经网络的嵌入融合方法,通过对同质关联作用下节点邻域信息的轻量式卷积,实现节点嵌入的局部融合.针对异质关联视角,提出了一种基于注意力的嵌入融合方法,利用注意力机制来区分不同关联类型对节点嵌入的影响,实现节点嵌入的全局融合.通过实验验证了本文所提出的关键技术的可行性和有效性.     

基于注意力门控神经网络的社会化推荐算法

针对社会化推荐算法中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种多头注意力门控神经网络(MAGN)算法.具体来说,采用门控神经网络对输入的用户和用户-朋友对进行融合得到联合嵌入,利用注意力记忆网络来获取不同朋友在不同方面对用户的影响,利用多头注意力来获取在不同方面对用户影响程度偏高的几位朋友.采用门控神经网络将朋友影响和用户...     

基于异质信息网络的推荐模型

为了解决推荐系统的冷启动和稀疏性问题, 本文提出了一种基于异质信息网络的推荐模型. 传统的推荐方法无法在知识图谱表示学习中融入隐含的路径信息, 这样使得知识推荐系统性能较为一般. 本文提出的模型在异质信息网络中设置元路径, 通过图神经网络融入到知识图谱表示学习中. 再利用注意力网络连接推荐任务和知识图谱表示任务, 其可以学习两个任务之中潜在的特征, 并且能够增强推荐系统中被推荐项和知识图谱中实体的相互作用. 最后在推荐任务中进行用户点击率预测. 模型在公开数据集Book-Crossing和通过DBLP数据集构建的图谱上进行了实验. 最后结果表明, 模型在AUC, 召回率和F1值3个指标上均比其他算法有更好的表现.     

基于生成对抗模型的序列推荐算法

针对传统序列推荐算法时间信息和项目内容信息运用不充分的问题,该文提出基于生成对抗模型的序列推荐算法。通过生成对抗模型将序列建模与时间、内容信息建模分离,充分挖掘用户项目交互的序列信息和项目内容信息。运用卷积神经网络作为生成对抗模型的生成器,捕获用户项目交互的序列模式。运用注意力机制作为生成对抗模型的判别器,捕获交互序列的时间信息和项目内容信息。针对传统序列推荐算法时间信息建模不充分的问题,提出一种改进的时间嵌入方式,充分建模用户项目交互关于时间的周期性模式。利用生成对抗模型同时建模用户的稳定偏好和动态偏好,提升推荐系统的用户体验,并在公开数据集MovieLens-1M和Amazon-Beauty上与现有的优秀算法做比较。实验证明,该文所提出的算法在评价指标HR@N和NDCG@N上较基线方法均有一定提升。     

融合注意力LSTM的神经张量分解推荐模型

针对结合深度学习模型的协同过滤算法未考虑关联数据的多维交互随时间动态变化的问题,该文提出一种融合时间交互学习和注意力长短期记忆网络的张量分解推荐模型(LA-NTF).通过采用基于注意力机制的长短期记忆网络从项目文本信息中提取项目的潜在向量,然后使用融合注意力机制的长短期记忆网络来表征用户—项目关系数据在时间上的多维交互...     

基于AGRU-GNN的图网络社交推荐算法

在推荐系统中,用户对物品的兴趣是动态变化的,会受用户自身历史行为、朋友历史行为甚至短时热点等多方面因素影响.而如何在推荐系统中对用户的时序兴趣进行描述并提取有效信息,一直以来是推荐算法的一大挑战之一.本文在图神经网络(GNN)推荐算法的基础上,提出一种基于注意力门控循环单元(Attention-GRU)的改进图网络算法,对用户、物品的交互时序历史进行特征建模,于此同时结合社交网络将此时序特征在用户、物品之间传播.算法在Ciao与Epionions数据集上进行了验证,并与其他相关工作进行对比,证明了该模型有效地提取了用户、物品的时序特征,提升了推荐系统的有效性.     

基于解耦图神经网络的可解释标签感知推荐算法

标签感知推荐算法利用标签标注数据提升推荐模型对用户偏好和项目属性的理解,受到业界的广泛关注.但是,现有方法常忽视了用户关注点、项目属性和标签含义的多样性,干扰了三者关系推断,从而影响推荐结果.因此,提出一种基于解耦图神经网络的可解释标签感知推荐算法(DETRec),解构用户、项目和标签的关注角度,并由此形成可解释的推荐依据.具体来讲, DETRec构造关系图以建模用户、项目和标签的关系;通过邻域路由机制和消息传播机制,分离结点形成属性子图,以描述不同属性下的结点关系;最终根据属性子图形成推荐依据.实现了两种DETRec实例:单图实例(DETRec-S)在单个关系图中描述全部结点关系;多图实例(DETRec-M)使用3个二分图分别描述用户-项目、项目-标签、用户-标签关系.在3个公开数据集上进行的大量实验表明, DETRec的两种实例均明显优于标签感知推荐的基准模型,也为推荐结果生成了对应的推荐依据,是有效的可解释标签感知推荐算法.     

基于自注意力孪生网络的野生蛇细粒度分类

野生蛇的分类相较于其他细粒度图像分类更加困难和复杂, 这是因为蛇姿势各异、变化急促、常处于运动或盘曲状态, 很难根据蛇的局部特征去判断并分类. 为了解决这个问题, 本文将自注意力机制应用野生蛇细粒度图像分类, 从而解决卷积神经网络因层数加深造成的过于专注局部而忽略全局信息问题. 通过Swin Transformer (Swin-T)进行迁移学习获得细粒度特征提取模型. 为了进一步研究自注意力机制在元学习领域的性能, 本文改进特征提取模型搭建孪生网络并构造元学习器对少量样本进行学习和分类. 相较于其他方法, 本方法减少了元学习在特征提取时所造成的时间和空间开销, 提高了元学习分类的准确率和效率并增加了元学习的自主学习性.