| 融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型 | |
| 其他题名 | Recommendation Model Based on Multi-aspect Latent Feature and Neural Network |
| 郑诚1; 付娴1; 董露露2 | |
| 2022-01-08 | |
| 发表期刊 | 小型微型计算机系统
 |
| ISSN | 1000-1220 |
| 卷号 | 43期号:1页码:35-41 |
| 摘要 | 目前,潜在因子模型被广泛用于推荐,现有的方法大多利用用户与项目之间的交互信息来学习潜在特征,然而,用户和项目的潜在特征可能是来自多个方面.同时,考虑到神经结构可以替代矩阵分解中内积的形式,模拟用户和项目之间的交互,本文提出了一种融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型.首先,将推荐系统建模为包含丰富语义的异构信息网络,然后利用元路径和异构skip-gram模型提取并学习不同方面的潜在特征;其次,结合注意力机制将这些特征向量加权融合;最后,将得到的用户和项目的全局向量表示送入到神经网络中以实现评分预测.本文模型在movielens数据集和豆瓣电影数据集上进行了实验,结果表明,该算法相比于传统仅基于单一方面的算法和不采用神经结构的算法具有更低的平均绝对误差和均方误差. |
| 关键词 | 潜在因子模型 异构信息网络 元路径 多方面特征 推荐系统 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1000-1220.2022.01.006 |
| URL | 查看原文 |
| 收录类别 | 北大核心 ; CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 资助项目 | 安徽省高校自然科学重点项目(KJ2019A0968)资助 |
| 原始文献类型 | Periodical |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/25331 |
| 专题 | 国家开放大学安徽分部 |
| 作者单位 | 1.安徽大学 计算机科学与技术学院,合肥230601; 2.安徽广播电视大学 教务处,合肥230022 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑诚,付娴,董露露. 融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型[J]. 小型微型计算机系统,2022,43(1):35-41. |
| APA | 郑诚,付娴,&董露露.(2022).融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型.小型微型计算机系统,43(1),35-41. |
| MLA | 郑诚,et al."融合多方面潜在特征和神经网络的推荐模型".小型微型计算机系统 43.1(2022):35-41. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 谷歌学术 |
| 谷歌学术中相似的文章 |
| [郑诚]的文章 |
| [付娴]的文章 |
| [董露露]的文章 |
| 百度学术 |
| 百度学术中相似的文章 |
| [郑诚]的文章 |
| [付娴]的文章 |
| [董露露]的文章 |
| 必应学术 |
| 必应学术中相似的文章 |
| [郑诚]的文章 |
| [付娴]的文章 |
| [董露露]的文章 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论