题名
基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐
DOI
作者
薛峰 刘凯 王东 张浩博 ​
作者单位
合肥工业大学计算机与信息学院
摘要
改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.
关键词
推荐系统；协同过滤；加权隐反馈；矩阵分解
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20208
所属期刊栏目
工程技术
打印