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评分数据稀疏是影响评分预测的主要因素之一。为了解决数据稀疏问题,一些推荐模型利用辅助信息改善评分预测的准确率。然而大多数推荐模型缺乏对辅助信息的深入理解,因此还有很大的提升空间。鉴于卷积神经网络在特征提取方面和注意力机制在特征选择方面的突出表现,该文提出一种融合卷积注意力神经网络(Attention Convolutional Neural Network,ACNN)的概率矩阵分解模型:基于卷积注意力的矩阵分解(Attention Convolutional Model based Matrix Fact