基于全局与局部相融合的方面注意力推荐模型

张天龙; 韩立新

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基于全局与局部相融合的方面注意力推荐模型

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cqvip:针对基于评论的推荐方法仅关注用户-商品的全局关系而忽视用户与商品之间的局部强关联的问题,提出了一种全局与局部相融合的方面注意力推荐模型。模型由全局注意力网络和局部邻域注意力网络构成,前者可以捕获用户对商品各个特征的偏好程度,并结合潜在因子计算得出预测评分;后者可通过注意力机制为邻居用户赋予权重,并根据邻居用户的评分值计算出目标用户的预测评分;将两部分预测评分结合,可得出最终评分。在亚马逊商品数据集上进行性能测试,结果表明,所提出的推荐算法求得的均方根误差比所选基准方法更低,具有良好的推荐性能。

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来源
《中国科技论文》 |2019年第11期|P.1249-1254|共6页
作者
张天龙; 韩立新;
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作者单位

河海大学计算机与信息学院南京211100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
计算机应用; 推荐模型; 注意力机制; 混合推荐; 深度学习;

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