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10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.12.034

基于难分样本挖掘的对抗自编码器推荐系统

引用
针对在推荐系统领域中常用数据集的数据分布不平衡、稀疏性大和用户评分偏好不同等问题,提出了基于难分样本挖掘的对抗自编码器推荐模型;考虑到用户偏好差异,使用均模型对数据集进行特征提取处理,在保留数据统计学特征的同时,降低了计算复杂度;之后,基于三元组损失算法对经过均模型处理的数据集进行难分样本挖掘;通过对数据集样本进行正负分类,提升了训练样本质量;再将正负样本分类后的数据分别作为对抗自编码器的输入,从重构和对抗两方面共同对评分预测模型进行训练;同时,采用Adam优化算法为不同参数单独计算更新梯度;实验结果表明,该推荐模型显著提升了推荐性能,多项指标优于基线模型;基于难分样本挖掘的推荐自编码器推荐系统具有一定实用价值.

推荐系统、难分样本挖掘、用户偏好、对抗自编码器

28

TP301.6(计算技术、计算机技术)

山西省科技厅重点研发计划项目;山西省研究生教育创新项目

2021-02-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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1671-4598

11-4762/TP

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2020,28(12)

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