基于物品属性耦合关系分析的序列推荐方法研究

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近年来,序列推荐系统蓬勃发展。与传统的推荐方法大多基于对用户信息建模不同,序列推荐方法并不过多关注用户的隐私信息,而是通过挖掘会话序列数据为用户产生推荐。但现有的序列推荐方法往往都过度聚焦于序列数据本身,而忽略了一些辅助信息的重要性,没有考虑利用物品属性信息或只是简单地使用物品属性信息,没有充分考虑到物品属性信息之间的耦合关系对推荐结果的影响,因而产生的推荐结果往往是不够准确的。基于此,文章提出了一种基于物品属性耦合关系分析的序列推荐方法(SR-ICRA),主要包括两个模块:(1)由嵌入层、位置编码层、多头自注意力层、残差层、非线性变换层以及归一化层构成一种类Transformer结构模块,称之为多头注意力感知器(Multi-head Attention Perceptron,MAP);(2)针对霍克斯方法在使用过程当中可能存在的缺陷问题,文章采取添加转移函数的方式去除对参数值的限制,使改进后的霍克斯方法可以在建立历史事件与当前事件的某种关系时,同时包含正向激励以及负向抑制两种作用效果,并将特征表示的历史事件的影响进行叠加,使不同的特征具有不同影响效果,提出霍克斯激励模块(Hawkes Incentive Module,HIM)。SR-ICRA利用MAP模块通过点乘注意力函数直接建模序列内任意两个项目的依赖关系,同时加入位置编码模拟时间间隔,对序列数据进行次序层面的分析,预测用户偏好。同时使用HIM模块分析物品间的属性关系,在当前状态和过去发生事件之间建立起一种关联,分析物品属性的耦合关系在实际生产生活中的重要程度以及对人们的日常行为习惯的影响,实现为用户提供真实准确的项目推荐。经过在不同场景下的三个真实数据集上的实验验证,文章提出的SR-ICRA模型在HR、NDCG和MRR评估指标上,相比于基线方法分别提升了4.2%、12.4%和15.9%,表现出较好的推荐效果。该论文有图28幅,表11个,参考文献61篇。
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