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基于双路注意力机制的习题推荐模型研究
1
作者
聂庭焜
刘梦赤
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期152-161,共10页
习题推荐是利用推荐算法将习题推荐给学生的任务,点击率(CTR)预测则是推荐领域的主流研究方向之一,现有的大部分习题推荐模型没有重视注意力机制的创新,因而落后于CTR预测领域。为了研究CTR预测模型中注意力机制在教育领域的应用前景,...
习题推荐是利用推荐算法将习题推荐给学生的任务,点击率(CTR)预测则是推荐领域的主流研究方向之一,现有的大部分习题推荐模型没有重视注意力机制的创新,因而落后于CTR预测领域。为了研究CTR预测模型中注意力机制在教育领域的应用前景,该文提出一种分层次学习注意力权重的双路注意力推荐模型(SEFM)。该模型通过因子分解机(FM)与压缩激励注意力网络(SENET)两个注意力机制的并行运行,实现学习特征之间的关系以及特征本身的权重,从而完成推荐。在两个CTR广告数据集与一个教育数据集上的实验表明,SEFM能准确地学习特征在多种维度上的权重,在两个评价指标上的表现均优于现有的先进基准模型。
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关键词
推荐系统
点击率预测
习题推荐
个性化学习
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题名
基于双路注意力机制的习题推荐模型研究
1
作者
聂庭焜
刘梦赤
机构
华南师范大学计算机学院广州市大数据智能教育重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期152-161,共10页
基金
国家自然科学基金(61672389)
广州市大数据智能教育重点实验室(201905010009)。
文摘
习题推荐是利用推荐算法将习题推荐给学生的任务,点击率(CTR)预测则是推荐领域的主流研究方向之一,现有的大部分习题推荐模型没有重视注意力机制的创新,因而落后于CTR预测领域。为了研究CTR预测模型中注意力机制在教育领域的应用前景,该文提出一种分层次学习注意力权重的双路注意力推荐模型(SEFM)。该模型通过因子分解机(FM)与压缩激励注意力网络(SENET)两个注意力机制的并行运行,实现学习特征之间的关系以及特征本身的权重,从而完成推荐。在两个CTR广告数据集与一个教育数据集上的实验表明,SEFM能准确地学习特征在多种维度上的权重,在两个评价指标上的表现均优于现有的先进基准模型。
关键词
推荐系统
点击率预测
习题推荐
个性化学习
Keywords
recommendation system
CTR prediction
question recommendation
personalized learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于双路注意力机制的习题推荐模型研究
聂庭焜
刘梦赤
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
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