【摘 要】
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推荐系统对于解决信息过载问题,协助用户找到符合其需求的项目,实现供需平衡是至关重要的。然而传统的协同过滤推荐算法面临数据稀疏性和冷启动问题。当用户项目交互数据很少时,算法精确度会急剧下降。另外,对于系统中的新用户和新项目,由于缺乏偏好数据而无法进行推荐。对此,融合用户项目辅助信息进行推荐是公认有效的解决方案。通常来说,辅助信息的来源广泛,且具有异构性。融合这些多源异构辅助信息进行推荐,存在辅助信息
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推荐系统对于解决信息过载问题,协助用户找到符合其需求的项目,实现供需平衡是至关重要的。然而传统的协同过滤推荐算法面临数据稀疏性和冷启动问题。当用户项目交互数据很少时,算法精确度会急剧下降。另外,对于系统中的新用户和新项目,由于缺乏偏好数据而无法进行推荐。对此,融合用户项目辅助信息进行推荐是公认有效的解决方案。通常来说,辅助信息的来源广泛,且具有异构性。融合这些多源异构辅助信息进行推荐,存在辅助信息利用不充分、可扩展性差以及融合方法机械化等挑战。针对上述问题,本论文主要关注于多源异构辅助信息的表示和融合问题,提出了两种不同的推荐方法。论文的主要研究工作如下:1.提出了一种基于多层感知机的融合多源异构辅助信息的推荐模型,利用神经网络处理多源异构数据的能力,将知识图谱看成一种特殊类型的辅助信息,通过多层感知机学习得到项目对应实体的潜在表示,结合项目结构信息和语义信息扩展项目潜在表示向量进而改进协同过滤算法。模型采用多任务学习技术,将知识图谱嵌入任务用以辅助推荐任务,设计了一种联合训练方法,同时对模型中两个任务的参数进行优化。并在真实世界的数据集上验证了所提模型在点击率预测和Top-N推荐任务上的有效性。2.提出了一种基于注意力机制的融合多源异构辅助信息的推荐架构,引入注意力机制表征不同类型辅助信息对最终推荐任务的不同影响,采用线性加权的方式对不同项目特征向量进行融合,改进了传统拼接或者求和的特征融合方式,实现了对有用信息的提取和对噪声信息的抑制。考虑到用户对项目更细粒度的兴趣,针对属性和文本辅助信息设计了一个具体的多层级注意力推荐模型。利用单词级和文本级两级注意力结构衡量不同粒度的用户兴趣。利用真实世界的数据集对模型在评分预测任务上的性能进行了验证。
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