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基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型
1
作者
张意灵
邵雄凯
+2 位作者
高榕
王春枝
吴歆韵
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第12期3365-3372,共8页
为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集...
为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。
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关键词
推荐系统
多源信息
融合策略
隐式反馈
门控神经网络
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题名
基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型
1
作者
张意灵
邵雄凯
高榕
王春枝
吴歆韵
机构
湖北工业大学计算机学院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第12期3365-3372,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61170135、61902116)
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题基金项目(KFKT2021B12)
+1 种基金
湖北省高层次人才基金项目(GCRC2020011)
湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD2019026、BSQD2019022)。
文摘
为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。
关键词
推荐系统
多源信息
融合策略
隐式反馈
门控神经网络
Keywords
recommender systems
multi-source information
fusion strategies
implicit feedback
gated neural networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型
张意灵
邵雄凯
高榕
王春枝
吴歆韵
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
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