【摘 要】
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推荐系统因其可以个性化、高效地向用户推荐信息,与人们的生活日益联系紧密。在推荐系统中,用户和项目的特征以及它们自身信息的交互对推荐的效率和准确性具有着至关重要的影响。在考虑用户的历史交互行为对推荐结果的影响时,一般偏重于学习用户自身历史交互的行为数据,往往忽略了项目也会对用户产生一定的影响与吸引力,这就在某种程度上模糊了在项目级别上用户与项目交互信息的作用,无法充分考虑它们之间的潜在联系,降低了推
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推荐系统因其可以个性化、高效地向用户推荐信息,与人们的生活日益联系紧密。在推荐系统中,用户和项目的特征以及它们自身信息的交互对推荐的效率和准确性具有着至关重要的影响。在考虑用户的历史交互行为对推荐结果的影响时,一般偏重于学习用户自身历史交互的行为数据,往往忽略了项目也会对用户产生一定的影响与吸引力,这就在某种程度上模糊了在项目级别上用户与项目交互信息的作用,无法充分考虑它们之间的潜在联系,降低了推荐系统的准确性与运算性能。为解决上述问题,论文在项目级别上对用户与项目的交互信息进行研究和处理,并提出了项目级别上的新型推荐算法,即一种基于存储神经网络和注意力机制的项目级别新型推荐系统(Item-level Recommendation System based on Memory Neural Networks and Attention Mechanism,IMAN)。针对用户和项目的潜在关系,基于两个系统模型对用户和项目的潜在关系进行学习和强化。IMAN采用存储神经网络和邻域机制来学习并强化项目特征对用户行为的影响,构建出用户和项目的邻域,该模块能够很好的根据用户的自身偏好与项目的自身特点建立用户邻域与项目邻域,特别是将项目的特征和与用户的潜在联系进行学习嵌入和增强。在注意力机制权重分布方面,分别采用邻域权重和全局权重为用户和项目赋予具有自身特点的权重信息,并利用反向传播算法进行权重的优化,通过多次迭代的学习和优化,获取最贴近用户实际需求与偏好的权重,同时针对项目的特征,生成特定项目所产生的影响力。最后,将项目的影响力信息与用户的偏好和需求信息相结合,综合考虑用户与项目之间的潜在联系,根据评分机制对用户进行更准确的项目推荐,提高推荐系统的准确率、可解释性与运行性能。
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