融合注意力机制的深度协同过滤推荐算法

摘要：

传统基于项目的协同过滤算法在计算项目之间相似度时只考虑历史项目的评分,而忽略了历史项目偏好对其的影响,以至于推荐精度不够理想.针对此问题,提出了一种融合注意力机制的深度电影推荐算法.根据得到的隐性反馈,在特征级注意力框架上,从项目内容特征提取网络开始,学习项目特征的偏好;将项目特征偏好与项目特征加权得到项目内容特征向量;在项目级特征注意力框架中,通过项目内容特征向量学习对项目偏好的评分,从而产生最终的推荐结果.实验结果表明,提出的推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上的准确率和推荐个性化较传统算法均有不同程度的提高,表现出较为优越的推荐性能.

关键词：深度学习、神经网络、隐性反馈、注意力机制、协同过滤

所属期刊栏目：55

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61772249

在线出版日期：2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：8-14