【摘 要】
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近年来,随着新冠疫情对世界经济和贸易的影响,实体行业迎来了行业之冬,越来越多的企业开通了线上服务。线上购物平台在迅速发展的同时,用户也愈发面临严重的“信息过载”问题,即无法在短时间内精准的找到自己心仪的商品。因此,个性化推荐日渐成为推荐系统领域研究的热点。为了解决用户在线上购物时个性化推荐效果不佳的问题,本文基于两个用户购物过程中产生的隐式反馈数据集,利用深度学习的非线性学习能力,通过端到端的学习
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近年来,随着新冠疫情对世界经济和贸易的影响,实体行业迎来了行业之冬,越来越多的企业开通了线上服务。线上购物平台在迅速发展的同时,用户也愈发面临严重的“信息过载”问题,即无法在短时间内精准的找到自己心仪的商品。因此,个性化推荐日渐成为推荐系统领域研究的热点。为了解决用户在线上购物时个性化推荐效果不佳的问题,本文基于两个用户购物过程中产生的隐式反馈数据集,利用深度学习的非线性学习能力,通过端到端的学习用户和物品之间的隐含特征,改善原先复杂且低效的人工特征提取方法,解决了数据稀疏和维度高的问题,从而为用户提供更好的个性化商品推荐服务。本文进行的主要工作内容如下:（1）对由Wide＆Deep模型衍生出的一系列混合训练模型的设计原理和结构进行研究对比,针对Deep FM模型中因子分解机进行特征交叉后会失去较多信息的问题,使用双曲因子分解机增强二阶组合特征的表达能力,在两个公开的用户行为数据集上进行实验,分析模型性能之间的差异,为后续研究提供思路。（2）为进一步提高混合模型提取复杂组合特征的能力,本文设计了一种基于注意力机制的推荐模型,通过引入注意力机制,在因子分解机部分对二阶组合特征进行自适应分配权重,改善无效的组合特征可能存在噪声导致模型性能下降的问题。通过离线实验与几种典型的推荐模型进行对比,在AUC、RMSE和MAE指标上相较于改进前均有不同程度的提升。（3）最后为验证本文所提算法在实际应用中的效果,设计并实现了一个商品个性化推荐系统,借助该系统更直观的展示模型的推荐效果。
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