基于深度学习的异源异构特征融合推荐算法研究

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许多移动应用程序都使用推荐系统来帮助用户做出各种决策,如访问哪个地方、购买哪些商品、或者关注哪些用户。这些系统提供的推荐对于指导用户完成他们的需求无疑具有重大意义。如何能缓解因传统评分矩阵的稀疏性而造成的推荐效果差,考虑加入评论文本信息,运用深度学习方法可以从文本中分析到隐藏着的用户更深层次的偏好以及商品的不曾被标签化的隐含特征能够弥补评分矩阵的缺陷。研究基于深度学习的异源异构特征融合推荐算法,为用户提供个性化推荐,便成为了本文研究的出发点。首先,针对如何从评论文本提取特征的问题,本文提出了基于深度学习的特征提取算法(简称XLNet-Caps),考虑评论文本是对用户的偏好和商品的属性进行适配的有价值的补充,评论文本通常是非结构性的,难以处理,因此,XLNet-Caps算法研究关注的重点在于从非结构化的评论文本中挖掘出用户商品特征,然后将提取出的特征变成结构化的特征表示。其次,针对如何改进传统的隐语义模型(Latent Factor Model,LFM)算法推荐效果差的问题,选择在其基础上加入评分信任度,用户信任度和物品信任度可以用来表示用户或者商品在评分矩阵中被信任的程度,在传统的LFM算法中加入评分信任度能够提升推荐的性能。再次,针对如何融合从不同数据源提出的特征,本文提出的基于深度学习的异源特征融合推荐算法(Heterogeneous Text Model,HTM),将从评分矩阵的评论文本提取出的特征分别进行加权融合,这里包含用户和商品特征。用因子分解机(Factorization Machine,FM)提取低阶特征,卷积神经网络提取高阶特征,最后高阶特征低阶特征融合输入到全连接层进行分数预测。最后,基于以上所提出的方法本文在真实的数据集上做了多组实验,分别采用不同的评价指标,进行参数对比寻求最佳参数,同时对比了许多经典或当前比较先进的推荐模型,证明了本文所提算法的有效性。
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