【摘 要】
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传统的推荐方法利用用户-项目评分矩阵来计算相似度,进行推荐任务,但由于不能充分地利用用户-项目信息,会使得推荐效果不佳。基于此提出融合复杂先验与注意力机制的变分自动编码器推荐算法,将变分自动编码器模型与推荐方法相结合的方法,不仅能够学习用户和项目的潜在特征,还能够将高维稀疏的用户-项目矩阵压缩成低维稠密矩阵。首先,用多层神经网络生成的隐向量先验分布替代标准正态分布作为假设先验分布,让模型能够获得更
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传统的推荐方法利用用户-项目评分矩阵来计算相似度,进行推荐任务,但由于不能充分地利用用户-项目信息,会使得推荐效果不佳。基于此提出融合复杂先验与注意力机制的变分自动编码器推荐算法,将变分自动编码器模型与推荐方法相结合的方法,不仅能够学习用户和项目的潜在特征,还能够将高维稀疏的用户-项目矩阵压缩成低维稠密矩阵。首先,用多层神经网络生成的隐向量先验分布替代标准正态分布作为假设先验分布,让模型能够获得更多的潜在表征;然后,在单层隐向量基础上,添加一个辅助隐向量,将辅助隐向量与数据特征向量联合再生成隐向量,增强隐向量的低维表现能力和解耦性;最后,该模型中引入注意力机制,对重要的结点赋予更大的权重值,使得隐向量能够传递更重要的信息。在Movielens-1M、Movielens-latest-small、Movielens-20M、Netflix四个公开的数据集上进行实验。结果表明,添加复杂先验和注意力机制模块均能够提升模型精确度,将两者共同加入到模型中,可使模型精确度到达最佳,同时提出的模型相较于Multi-DAE,Multi-VAE,Macrid-VAE,CDAE,NCF实验对比模型在评价指标Recall@20,Recall@50,NDCG@100上平均提升了12.95%、10.80%、10.48%。经实验验证,本文提出的方法能够显著提高推荐效果。该论文有图35幅,表9个,参考文献56篇。
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