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融合元数据及attention机制的深度联合学习推荐 预览

Deep joint learning recommendation based on metadata and attention mechanism
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摘要 融合元数据的协同过滤推荐即混合推荐算法是目前推荐系统领域研究的热点,能一定程度地解决数据稀疏及冷启动等问题。但融合元数据现有的建模方法大多数建立于用户/项目属性权重相同的情景下,以至于用户项目间重点关系表达不显著,难以获得较好的推荐性能。针对上述问题,提出一种融合元数据及attention机制的深度联合学习推荐方法。它利用双深度网络联合学习,其中一个网络基于隐反馈数据实现矩阵非线性分解以学习用户/项目个性化关系,另一个利用attention机制自动捕捉用户/项目关键属性对推荐工作的影响,通过赋予不同属性权重凸显的用户偏好关系建模辅以扩展模型。实验结果表明,所提推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上均表现出较为优越的推荐性能。 Most of the existing modeling methods of combining metadata are based on the same user/item attribute weights,so that the key relationships between users and items are not significant,and it is difficult to obtain better recommendation performance.To solve the above problems,this paper proposed a method of deep joint learning recommendation based on metadata and attention mechanism.It used double deep network joint learning,one of the networks implemented matrix nonlinear decomposition based on implicit feedback data to learn user/project personalization relationship,and another network automatically captured influence the user/item key attributes to recommend by using attention mechanism,through the user preference relation with weighted of different attributes modeling highlighted the extended model.Experimental results show that the proposed recommendation algorithm has better recommendation performance on two public datasets of MovieLens 100K and Mo-vieLens 1M.
作者 张全贵 李志强 张新新 曹志强 Zhang Quangui;Li Zhiqiang;Zhang Xinxin;Cao Zhiqiang(School of Electronics&Information Engineering,Liaoning Technical University,Huludao Liaoning 125105,China)
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3290-3293,共4页 Application Research of Computers
基金 辽宁省自然科学基金指导计划项目(20180550995) 国家留学基金资助项目(留金法[2015]5104)。
关键词 元数据 属性权重 attention机制 深度联合学习 非线性分解 metadata attribute weight attention mechanism deep joint learning nonlinear factorization
作者简介 张全贵(1978-),男,河北秦皇岛人,副教授,博士,主要研究方向为推荐系统、机器学习、数据挖掘等(zhqgui@126.com);李志强,男,辽宁锦州人,主要研究方向为推荐系统、机器学习等;张新新(1994-),女,辽宁朝阳人,硕士,主要研究方向为机器学习、推荐系统、数据挖掘等;曹志强(1988-),男,河南驻马店人,硕士,主要研究方向为图像处理与模式识别.
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