融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法

针对现有推荐方法未能挖掘项目深层的历史交互信息、难以获取用户信任朋友的影响力大小的问题，提出了一种新的融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法DRAAT。首先，利用注意力机制定义了新项目的属性偏好向量和项目的交互偏好向量，确定各自的权重系数后计算得项目综合特征；然后，构建用户信任机制并通过注意力机制融合用户信任关系和用户特征向量，获得用户综合特征；最后，利用多层感知机将用户的综合特征、项目的综合特征、用户和项目的原始信息三者融合，得到融入丰富信息的评分预测。在数据集Film Trust和数据集Ciao上的大量实验表明，该算法拥有较为优越的推荐性能。