针对传统协同过滤算法难以学习深层次用户和项目的隐表示，以及对文本信息不能充分提取单词之间的前后语义关系的问题，该文提出一种融合辅助信息与注意力长短期记忆网络的协同过滤推荐模型。首先，附加堆叠降噪自编码器利用评分信息和用户辅助信息提取用户潜在向量；其次，基于注意力机制的长短期记忆网络利用项目辅助信息来提取项目的潜在向量；最后，将用户与项目的潜在向量用于概率矩阵分解中，从而预测用户偏好。在两个真实数据集MovieLens-100k和MovieLens-1M上进行实验，采用RMSE和Recall指标进行评估。实验结果表明，该模型与其他相关推荐算法相比在推荐性能上有所提升。
