【摘 要】
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推荐系统是一种在当前互联网信息产业中应用较为广泛的系统。面对多种多样的推荐系统应用场景,数据特征和启动状态,协同过滤推荐算法面临一系列严峻的问题,这些问题包含但不仅限于冷启动问题、用户/物品矩阵稀疏和维度爆炸问题、用户-物品组织的长尾分布问题、用户选择的相似度度量问题等。本文针对当前协同过滤推荐算法存在的问题,通过引入混合相似度度量方法、结合专注力编码机制对用户行为数据编码等方法,一定程度上缓解了
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推荐系统是一种在当前互联网信息产业中应用较为广泛的系统。面对多种多样的推荐系统应用场景,数据特征和启动状态,协同过滤推荐算法面临一系列严峻的问题,这些问题包含但不仅限于冷启动问题、用户/物品矩阵稀疏和维度爆炸问题、用户-物品组织的长尾分布问题、用户选择的相似度度量问题等。本文针对当前协同过滤推荐算法存在的问题,通过引入混合相似度度量方法、结合专注力编码机制对用户行为数据编码等方法,一定程度上缓解了传统推荐算法普遍存在的冷启动和用户/物品矩阵稀疏问题。本文提出的基于混合相似度及专注力神经网络编码的推荐算法(ACFSI)在Movie Lens 1M数据集上相较于传统推荐算法展现出更加高效、准确的推荐效果。本文的工作主要有:(1)提出一种基于混合相似度的协同过滤推荐算法(CFSI),该算法提升了协同过滤算法计算过程中面向用户、物品计算相似度时的准确度;通过研究传统相似度度量方法,归纳和总结各种相似度度量方法对于用户特征对比的侧重点,寻找兼顾多种特征表达角度的混合相似度度量方法,该方法能够合理兼顾物品自身独有特征和同类型物品共有特征,有效规避噪音。同时通过该算法,缓解了冷启动现象对于推荐系统准确度的影响,提升了推荐算法在相似度度量层面的性能。(2)提出一种基于专注力机制和递归神经网络的编码器(ARSE),该编码器能够根据输入特征矩阵的情况对矩阵进行压缩,利用一个特征编码器代替传统协同过滤系统中用户/物品相似度矩阵本身,将不定长的用户物品评分序列编码为定长的用户特征表达向量,利用各个特征表达向量组合替代巨大的稀疏矩阵,从而达到降低传统协同过滤算法资源消耗过高的效果。同时,通过在编码器输入中加入用户/物品自身特征,一定程度上缓解“忠实用户”和“热门物品”在传统协同过滤算法中的不利影响。(3)根据本文提出的CFSI和ARSE算法,构建一种具有级联结构的新型推荐算法(ACFSI),该算法首先接受用户对物品评分的数据,通过评分数据,构建、训练以输出定长用户特征向量为目标的神经网络编码器(ARSE);之后,编码器输出用户特征表达将被导入到混合相似度的度量算法中,通过基于混合相似度的度量算法(CFSI)的协同推荐框架,对比各个用户的特征表达向量,得出面向各个用户的推荐物品序列。完成推荐任务。该级联算法在提升了推荐准确度的同时实现了对算法空间复杂度的压缩,为推荐算法和相关类似问题的研究提供了基础和参考。
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