融合注意力机制的群组推荐研究

摘要：

现有群组推荐方法在偏好融合时大多采用预定义策略,这种静态方法忽略了群组间用户的交互,难以对复杂的决策过程进行建模,从而影响推荐效果.针对该问题,提出了一种基于注意力机制的群组推荐方法,使用注意力机制获取群组中每个用户对其他用户的注意力权重,为群组选出一个决策者,以此来模拟群组中用户的交互,再根据用户的加权偏好为群组推荐项目.通过在CAMRa2011和MovieLens1M数据集上与基线方法的对比可知,该方法在命中率和归一化折扣累计增益方面都有较大提高.

关键词：推荐系统、群组推荐、偏好融合、神经网络、注意力机制

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61802251

在线出版日期：2022-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：828-835