基于深度因子分解机的评分预测模型

梁顺攀; 刘泽谦; 张国政

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基于深度因子分解机的评分预测模型

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在评分预测研究中,特征间的交互方式决定了预测的准确度,深层的交互能挖掘出更多的特征组合,从而使预测更加准确。因此,本文提出了基于深度因子分解机的评分预测模型。具体来说,本模型首先考虑特征内容的丰富性,将深度学习与因子分解机结合,同时对高阶交互特征和低阶交互特征进行学习;其次考虑特征的质量,在高阶交互中既学习显式交互特征又学习隐式交互特征;最后将二者融合进行评分预测。在亚马逊的评论数据集上的实验表明,本模型可以有效提升评分预测的准确率和效率。

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来源
《燕山大学学报》 |2022年第3期|264-272|共10页
作者
梁顺攀; 刘泽谦; 张国政;
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作者单位

燕山大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
评分预测; 特征交互; 深度学习; 因子分解机;

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