【摘 要】
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随着科技的不断进步以及互联网技术的快速发展,人类社会已经进入了大数据时代,如何从海量物品中给用户推荐合适物品已经成为推荐领域的研究挑战。不同于传统推荐问题,面向信息流数据下的推荐问题主要存在推荐不公平性和推荐收敛性问题。首先要面对的挑战是大规模信息流数据数据不平衡所导致的推荐不公平问题。其次是推荐收敛性问题,主要源于信息流数据下“用户兴趣多样性”和“用户兴趣演化”的特点。上述两个问题目前并没有得到
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随着科技的不断进步以及互联网技术的快速发展,人类社会已经进入了大数据时代,如何从海量物品中给用户推荐合适物品已经成为推荐领域的研究挑战。不同于传统推荐问题,面向信息流数据下的推荐问题主要存在推荐不公平性和推荐收敛性问题。首先要面对的挑战是大规模信息流数据数据不平衡所导致的推荐不公平问题。其次是推荐收敛性问题,主要源于信息流数据下“用户兴趣多样性”和“用户兴趣演化”的特点。上述两个问题目前并没有得到很好的解决。因此,设计一个新型的模型来平衡推荐中的准确性和多样性实现推荐公平性,以期提高用户满意度,仍具有很大的挑战。本文针对这两个问题展开研究,分别提出了基于辅助信息的向量学习模型（word2vec E）和多兴趣时序模型（MIGRU-TDPP）。针对推荐不公平问题,本文打破常规样本分布约束,结合数据的辅助信息,在物品图网络中构建关系边,从而有效缓解信息流数据“二八分布”问题。具体地,本文在构建关系样本的基础上提出融合wor2vec和trans E的word2vec E模型来学习物品表示。针对推荐收敛性问题,本文提出MIGRU-TDPP模型。通过研究用户行为在兴趣层面的表现,平衡推荐多样性和准确性。该模型包含四个模块:（1）聚类GRU4Rec模块,学习物品兴趣标签;（2）多兴趣MIGRU模块,通过用户的行为序列来学习用户多个兴趣表示;（3）时序点过程LSTMTPP模块,刻画用户每个时刻兴趣倾向概率;（4）行列式点过程DPP模块,通过结合物品相关性及用户兴趣概率做出最终推荐物品列表。最后,本文在一个大规模真实场景,多个公开数据集上进行了实验验证。实验结果表明,本文所提的两个模型在用户满意度上都得到了一定的提升。其中,word2vec E方法对稀疏数据有很强的适应性,MIGRU-TDPP在推荐多样性和准确性上达到了很好的效果。
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