融合上下文信息与自注意力机制的群组推荐算法

摘要：

针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法.首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群组中其他成员间的关系权重;其次,根据自注意力机制学习到的组矩阵取其均值嵌入得到群组偏好表示;最后,根据群组偏好利用贝叶斯个性化排序方法进行群组推荐.将提出的方法在MovieLens-1M和CAMRa2011两个数据集上进行实验,并且与基准算法进行比较分析,该方法在推荐的命中率HR和NDCG两个指标上均有提升,实验结果证明该方法得到了更优的群组推荐结果.

关键词：群组推荐、上下文信息、自注意力、群组偏好

所属期刊栏目：40

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;教育部-中国移动科研基金;河北省高等学校科学技术研究项目;江苏省博士后科研资助计划资助项目

在线出版日期：2023-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：498-503