基于用户向量化表示和注意力机制的深度神经网络推荐模型

摘要：

随着互联网应用的蓬勃发展,推荐系统作为解决信息过载的有效手段,成为了工业界与学术界的研究热点.面向用户隐式反馈的传统推荐算法主要基于协同过滤和排序学习等方法,但这些方法未充分利用用户行为中的隐式反馈特征.文中提出了一种基于神经网络的用户向量化表示模型,其能够充分利用用户的异构的隐式反馈行为特征.同时,借鉴机器翻译中的self-attention机制,设计了一种神经注意力推荐模型,其融合用户向量化表示和用户-项目交互的动态时序特征以提高推荐系统的性能.在公开数据集上进行对比实验,通过召回率、准确率、NDCG 3个指标评价推荐性能.结果表明,与其他面向隐式反馈的推荐模型相比,所提推荐模型具有更好的推荐性能,并且对用户行为特征具有很好的泛化能力.

关键词：推荐系统、神经网络、注意力机制、隐式反馈、深度学习

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省教育厅科研项目12531498

在线出版日期：2019-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：111-115