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融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐
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作者
胡胜利
武静雯
林凯
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1743-1749,共7页
在以往提取多兴趣嵌入的序列推荐模型中仅能通过聚类的方法发现少量兴趣概念,忽视项目交互序列中特征级信息对最终推荐结果的影响。针对此问题,对传统的多兴趣序列推荐模型进行改进,提出一种融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐...
在以往提取多兴趣嵌入的序列推荐模型中仅能通过聚类的方法发现少量兴趣概念,忽视项目交互序列中特征级信息对最终推荐结果的影响。针对此问题,对传统的多兴趣序列推荐模型进行改进,提出一种融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐模型。实验结果表明,相比其它模型,该模型可以更好捕捉用户的多样化偏好并缓解冷启动问题。在给定数据集上,该模型比传统的序列推荐模型在命中率上平均提高了6.4%,归一化折损累计增益平均提高了8.7%。
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关键词
深度学习
序列推荐
多
兴趣
稀疏兴趣网络
嵌入表征
特征级信息
特征融合
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题名
融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐
被引量：
1
1
作者
胡胜利
武静雯
林凯
机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1743-1749,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61572034)。
文摘
在以往提取多兴趣嵌入的序列推荐模型中仅能通过聚类的方法发现少量兴趣概念,忽视项目交互序列中特征级信息对最终推荐结果的影响。针对此问题,对传统的多兴趣序列推荐模型进行改进,提出一种融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐模型。实验结果表明,相比其它模型,该模型可以更好捕捉用户的多样化偏好并缓解冷启动问题。在给定数据集上,该模型比传统的序列推荐模型在命中率上平均提高了6.4%,归一化折损累计增益平均提高了8.7%。
关键词
深度学习
序列推荐
多
兴趣
稀疏兴趣网络
嵌入表征
特征级信息
特征融合
Keywords
deep learning
sequential recommendation
multi interest
sparse-interest network
embedding representation
feature-level information
feature fusion
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
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1
融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐
胡胜利
武静雯
林凯
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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