基于注意力门控神经网络的社会化推荐算法

摘要：

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自身兴趣偏好进行混合,继而基于混合兴趣偏好对项目进行推荐.在两个公开真实数据集上进行实验进一步验证了所提方法的有效性.

关键词：推荐系统;深度学习;注意力机制;门控神经网络

所属期刊栏目：58

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;湖北工业大学博士启动基金

在线出版日期：2022-03-18（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：112-118