【摘 要】
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互联网技术的迅速发展深刻地影响和改变着人们的生活方式。随着电子商务网站（如淘宝,京东,Amazon等）,社交网络平台（如新浪微博,微信等）,和流媒体平台（如网易云音乐、腾讯视频、抖音等）的蓬勃发展,互联网服务平台逐渐成为大众的主要消费渠道,推动了互联网经济的快速发展。如何让用户快速准确地从海量物品中找到或发现喜欢的物品,是提高服务质量、增强用户粘度、提升平台收益的核心问题。虽然国内外学者针对个性化
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互联网技术的迅速发展深刻地影响和改变着人们的生活方式。随着电子商务网站（如淘宝,京东,Amazon等）,社交网络平台（如新浪微博,微信等）,和流媒体平台（如网易云音乐、腾讯视频、抖音等）的蓬勃发展,互联网服务平台逐渐成为大众的主要消费渠道,推动了互联网经济的快速发展。如何让用户快速准确地从海量物品中找到或发现喜欢的物品,是提高服务质量、增强用户粘度、提升平台收益的核心问题。虽然国内外学者针对个性化推荐算法的研究已经取得一系列优秀成果,但是传统的基于协同过滤的推荐算法的性能仍然受限于推荐场景中广泛存在的数据稀疏性问题。多模态异构信息中包含大量的与用户或项目相关的重要信息,挖掘多模态异构数据中的有价值信息是缓解数据稀疏性问题,提高推荐质量的关键。本学位论文以挖掘多模态异构信息对用户偏好建模为主要研究对象,并结合实际应用进行深入挖掘与分析提取多模态异构信息过程中存在的问题。本学位论文中将实际推荐场景种中存在的多模态异构信息根据表现形式的不同归纳为三个模态,包括交互信息,文本信息和图像信息,并深入探索发掘不同模态信息的思路与方法。基于此,本学位论文重点研究基于多模态异构信息的个性化推荐算法,并将研究成果直接应用于实际推荐场景中以验证其有效性。总体上,本论文主要工作和创新性包括以下三个方面:（1）基于交互信息的推荐算法研究深入研究交互信息中的一阶和高阶信息对用户偏好建模的影响,探讨高阶信息的传输过程中引入干扰信息和引起的过平滑问题,探索发掘高阶信息中的有价值信息,提高高阶信息利用率的方法;提出了一种兴趣感知信息传递策略的图卷积网络推荐模型,该模型根据用户兴趣将用户及其交互项目分组到不同的子图中,并在子图中进行高阶图卷积,使模型可以挖掘更高阶信息,有效地缓解了数据稀疏性问题。（2）融合交互和文本信息的推荐算法研究针对当前推荐系统中利用文本信息进行用户偏好建模方法的局限性深入分析,探索文本信息缺失情况下发掘文本信息的办法,结合交互信息挖掘文本信息对用户偏好的直接影响对用户细粒度偏好建模,优化用户和项目的表示学习,提升个性化推荐质量:为了更有效地缓解数据稀疏性问题,将文本信息归纳为属性信息,提出一种属性感知注意的图卷积网络个性化推荐模型,将项目属性信息无缝地整合到推荐模型中,自然地解决了属性缺失问题,提出了属性感知的注意力机制,提高来自不同相邻节点信息的质量,缓解数据稀疏性问题。（3）融合交互和多模态信息的推荐算法研究针对使用固定向量表示用户偏好的局限性进行深入分析,探索发掘融合交互和多模态信息对用户多样性偏好建模的方法,优化用户和项目的表示,提升模型的推荐效果;引入度量学习对用户细粒度偏好建模;提出一种多模态注意的度量学习个性化推荐模型,引入多模态信息对用户多样性偏好建模,缓解数据稀疏性问题,同时,提出了多模态注意力机制估计用户对不同项目不同方面的偏好。
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