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基于双塔隐语义与自注意力的跨域推荐模型
被引量：
4
1
作者
操凤萍
张锐汀
窦万峰
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期724-732,共9页
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题,该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model,DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的...
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题,该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model,DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的类别偏好和项目类别,生成高质量隐语义;其次,在隐语义特征迁移过程中引入域适应(domain adaptation),有效对齐源域与目标域的特征分布,最小化源域与目标域间数据分布差异,提供更高质量的隐语义特征迁移;然后利用多头自注意力机制捕捉两个域之间的差异性与相关性,对差异信息进行筛选与融合,缓解负迁移问题,以提升跨域推荐质量;最后,在Movielens-Netflix和一品威客(YPWK)-猪八戒网(ZBJW)真实数据集上,将DLDASA与基线单域和跨域推荐模型进行对比实验,结果表明,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均有明显改善.该研究验证了DLDASA模型能够更充分地提取用户特征,有效缓解目标域信息不足的问题.
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关键词
跨域推荐
迁移学习
双塔模型
域适应
自注意力机制
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职称材料
题名
基于双塔隐语义与自注意力的跨域推荐模型
被引量：
4
1
作者
操凤萍
张锐汀
窦万峰
机构
东南大学成贤学院计算机系
江苏远程测控技术省重点实验室
华泰证券股份有限公司
南京师范大学计算机科学与
技术
学院
出处
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期724-732,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC2007401)
国家自然科学基金项目(41771411)
江苏省重点实验室项目(2242021K30021).
文摘
为缓解跨域推荐数据稀疏与冷启动问题,该文提出一种融和双塔隐语义与自注意力机制的跨域推荐模型(DLLFM-DA/Self atten CDR model,DLDASA),能够有效提升目标域推荐准确率.首先利用提出的双塔隐语义模型(DLLFM),借助源域和目标域用户的类别偏好和项目类别,生成高质量隐语义;其次,在隐语义特征迁移过程中引入域适应(domain adaptation),有效对齐源域与目标域的特征分布,最小化源域与目标域间数据分布差异,提供更高质量的隐语义特征迁移;然后利用多头自注意力机制捕捉两个域之间的差异性与相关性,对差异信息进行筛选与融合,缓解负迁移问题,以提升跨域推荐质量;最后,在Movielens-Netflix和一品威客(YPWK)-猪八戒网(ZBJW)真实数据集上,将DLDASA与基线单域和跨域推荐模型进行对比实验,结果表明,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均有明显改善.该研究验证了DLDASA模型能够更充分地提取用户特征,有效缓解目标域信息不足的问题.
关键词
跨域推荐
迁移学习
双塔模型
域适应
自注意力机制
Keywords
cross-domain recommendation
transfer learning
double tower model
domain adaptation
self-attention mechanism
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双塔隐语义与自注意力的跨域推荐模型
操凤萍
张锐汀
窦万峰
《华中师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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