【摘 要】
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近年来,网络信息资源数量呈现激增的趋势,如何向用户提供对其最有价值的信息资源已经成为了急需解决的问题。推荐系统可以从庞大的数据中过滤出对用户最有价值的信息,解决了数据量庞大所导致的“信息过载”问题。推荐系统要尽可能地给客户提供个性化的且精准度更高的推荐列表,该列表一定是可以反映用户多方面并且随时间差异的动态偏好。现如今如何提高推荐结果准确度以及更精准的捕获用户偏好问题已经成为推荐系统领域内的热门问
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近年来,网络信息资源数量呈现激增的趋势,如何向用户提供对其最有价值的信息资源已经成为了急需解决的问题。推荐系统可以从庞大的数据中过滤出对用户最有价值的信息,解决了数据量庞大所导致的“信息过载”问题。推荐系统要尽可能地给客户提供个性化的且精准度更高的推荐列表,该列表一定是可以反映用户多方面并且随时间差异的动态偏好。现如今如何提高推荐结果准确度以及更精准的捕获用户偏好问题已经成为推荐系统领域内的热门问题,形成了众多相关研究成果。针对以上两种问题,目前已经涌现了许多成熟的推荐算法,现阶段推荐算法主要存在的问题可以总结为以下两种:问题一为每一类单一的推荐方法各有利弊,使得在预测推荐结果的准确度上面临瓶颈,并且无法对用户进行准确度更高的推荐;问题二为以往的用户建模方法对于建模用户偏好存在单一性问题,该建模方式无法更精准的捕获用户偏好。为此,本文首先提出了将协同过滤与序列推荐两种算法进行结合形成混合推荐,以此解决现有单一方法的弊端并提高推荐结果的准确度;其次,提出基于张量的用户建模方法,以此解决以往用户建模方法中存在的单一性问题并提高捕获用户偏好的精准度。本文主要工作如下:（1）构建了一个基于融合协同过滤与序列推荐算法的推荐模型,该模型集成了Fastformer模型和键值记忆网络对用户矩形（二阶张量）进行建模,使得模型可以更有效捕获用户特征,完整刻画用户偏好;其中,Fastformer模型中存在的注意力机制可以对用户的交互物品匹配数值大小不同的权重,捕捉用户在当前序列中权重占比较高的物品信息,即当前历史序列中用户的主要偏好;键值记忆网络模型可以捕捉复杂且大量的序列信息,对序列中每个对象实现精细化建模,以此捕捉用户的细粒度特征。（2）在用户张量与目标物品向量的相似度计算上,结合了用户张量与目标物品存在的内外部距离及偏置项。此种计算方法相比传统相似度计算方法更具灵活性,并使模型在计算用户张量与物品向量的相似度方面获得了更高的精确性。本模型的输入特征一共分为用户ID,用户点击过的历史物品序列信息,物品ID,偏置项四种。根据输入特征将建模用户矩形过程一共分为三部分:第一部分为建模用户矩形中心点向量,第二部分为建模用户矩形偏移量向量,第三部分为中心点向量与偏移量向量共同组成用户矩形。建模完成用户矩形之后,将用户矩形与物品向量存在的内外部距离和三种偏置项进行结合并与目标物品向量进行相似度计算,根据计算结果对用户偏好物品喜爱度进行降序排序,生成对用户最终的推荐列表。该方法在稀疏度不一样的MovieLens和CiaoDVD数据集上进行实验,实验分析表明,该模型能够关注用户多方面偏好并在推荐结果的精准度上优于基线方法,特别是在HR与NDCG评价指标上分别比现有基线方法平均提高了1.4%,1.95%。综上所述,基于张量相似度的推荐方法涉及多种关键技术。本文通过分析传统推荐方法中存在的局限性,构建了在协同过滤与序列推荐的结合算法中使用张量建模用户的模型,并通过实验验证了该模型在培养推荐结果精准度方面的优良性。
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