【摘 要】
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随着大数据时代到来和人工智能的不断发展,网络上数据量呈现指数级增长的态势。数以百计的数据已然超越用户所能接承受处理的范围,这种现象被称为信息过载。于是推荐系统成为一种有效解决信息过载问题的工具,得到广泛的应用。推荐系统可以通过用户历史的交互记录,对用户偏好信息进行分析,并预测用户对项目的感兴趣程度,把对于用户而言最想要的内容推荐给用户。特别是当深度学习技术引入推荐系统中,它可以更好地理解用户和项目
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随着大数据时代到来和人工智能的不断发展,网络上数据量呈现指数级增长的态势。数以百计的数据已然超越用户所能接承受处理的范围,这种现象被称为信息过载。于是推荐系统成为一种有效解决信息过载问题的工具,得到广泛的应用。推荐系统可以通过用户历史的交互记录,对用户偏好信息进行分析,并预测用户对项目的感兴趣程度,把对于用户而言最想要的内容推荐给用户。特别是当深度学习技术引入推荐系统中,它可以更好地理解用户和项目之间的复杂偏好关系,为提高推荐精度带来契机。因此,越来越多的研究者提出将深度学习技术与传统推荐算法融合。基于神经网络的大型推荐模型通常由于其容量大而具有更好的性能,同时也具有较多的参数量和较长的推理时间,因此要应用于实际场景中主要面临两个方面的挑战:一方面,这些高精度的推荐模型很难直接应用于资源受限或者实时在线推荐平台,而经过压缩的推荐模型往往又存在明显的精度损失问题。因此,如何实现精度控制的推荐模型压缩是目前期待解决的挑战之一。另一方面,为了保证推荐质量,针对不同的推荐领域需要构建专门的推荐模型,多个领域中维护多个类似的推荐模型,导致维护成本增多,存在明显的计算资源浪费情况。因此,本文聚焦于轻量级推荐系统展开研究,针对不同的推荐场景下,研究既能保证精度又能实现轻量级应用的推荐方法,主要研究工作内容如下:（1）针对推荐场景的时效性需求,同时为了保持推荐结果的精确度,本文提出一种基于生成对抗网络的知识蒸馏推荐方法—GD-REC。该方法一方面旨在利用生成对抗网络通过对抗训练学习用户的潜在偏好特征,生成出的推荐列表样本可以缓解数据稀疏所带来的模型精度不佳问题;另一方面将生成推荐列表样本与知识蒸馏技术进行集成,训练得到性能优秀且参数量少的推荐模型,提高推荐算法的效率。整个训练过程利用生成推荐列表样本和重构的知识蒸馏损失函数来完成即最终得到的轻量级推荐模型可以在不使用原始数据的情况下进行训练,加强用户的隐私保护。最后,在现实场景的数据集上进行实验验证:该方法与对比算法相比平整体性能平均能提高7%,实现效用性与可拓展性的平衡。（2）针对双目标跨域推荐场景中现有的方法为每个领域单独构建推荐模型造成维护成本高和资源浪费的问题,本文提出基于Star GAN的轻量级双目标跨域推荐方法:DTStar GAN。该方法可以实现一个生成推荐模型为两个或多个领域用户提供高性能的推荐服务。其中,生成器旨在生成与用户偏好相似的推荐列表样本,判别器则让生成样本与该领域真实交互向量区分。另外,利用Gumbel Softmax函数连接生成器G和判别器D,帮助生成器直接使用梯度下降方法加速模型收敛;还在判别器中加入存储模块,它可以更为有效帮助生成样本向量与交互向量进行维度对齐,提高生成器生成样本的准确度。最后,为了验证提出的模型的有效性,本文在真实场景数据集中进行评估。实验结果表明,本文的模型与对比方法在推荐精度上提升3%,并且模型的收敛速度和设计的方法都具备合理性。
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