【摘 要】
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随着互联网和信息技术的不断发展,各种信息纷繁杂乱,并呈爆炸性增长态势,信息过载问题严重。个性化推荐系统作为信息生产者与消费者之间的桥梁,其目的在于缓解信息过载的困境,帮助用户发掘对自己有价值的信息,将信息及时准确地推送给用户,从而实现信息生产者和消费者的共赢。近期的一些研究表明深度学习技术应用在推荐任务中,同样表现出其强大的能力。与传统的推荐算法相比,深度学习使用深层的非线性结构,可以更好地提取用
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随着互联网和信息技术的不断发展,各种信息纷繁杂乱,并呈爆炸性增长态势,信息过载问题严重。个性化推荐系统作为信息生产者与消费者之间的桥梁,其目的在于缓解信息过载的困境,帮助用户发掘对自己有价值的信息,将信息及时准确地推送给用户,从而实现信息生产者和消费者的共赢。近期的一些研究表明深度学习技术应用在推荐任务中,同样表现出其强大的能力。与传统的推荐算法相比,深度学习使用深层的非线性结构,可以更好地提取用户和项目的特征表示,学习用户与项目的交互关系。本文重点关注用户与项目交互的时序关系,通过用户与项目的交互行为的时间顺序进行推荐的任务。本文首次有效地融合了循环神经网络,卷积神经网络,以及自注意力机制,构建了一个深度学习的混合推荐模型,用于电影的TOP-N推荐任务。该模型的优点在于,减少了堆叠的串行层次结构,增加了并行层次结构。能够同时获取用户不同时刻的长期和短期兴趣状态,以权重的形式叠加各时刻的状态信息,生成最后的推荐结果。随后,本文设计并实现了一个个性化电影推荐系统,该系统结合了深度学习模型推荐和基于内容的推荐,可以根据用户的观影历史动态地为用户进行电影推荐,并且解决了新用户和新电影的冷启动问题。同时,该系统可以动态地更新数据库和推荐模型,更符合实际任务需要。最后本文在MovieLens数据集上进行实验,并将提出的模型与传统的协同过滤方法以及近几年提出的深度学习推荐模型进行对比。实验结果表明,本文提出的模型在各项指标上都有了一定的提升,达到了较好的推荐效果。同时本文对设计的推荐系统进行了推荐效果的展示,展示效果达到了实际的应用需求。
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