【摘 要】
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针对推荐算法中辅助信息和用户评论输入的高维度和样本不足的问题,基于变分自动编码器的非线性建模能力,与注意力机制的关联数据增强的特质,提出了注意力协同辅助变分自编码器推荐模型(s VAE-a)。该模型采用协同辅助变分自动编码来对辅助信息进行建模;同时通过注意力机制将辅助信息结合到协同变分自动编码器架构中,对隐变量进行加强,为解码器提供更干净的特征;最后通过变分推断来对辅助信息和用户评论近似分布,通过
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762092,61762089),云南省软件工程重点实验室开放基金资助项目(2017SE204)
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针对推荐算法中辅助信息和用户评论输入的高维度和样本不足的问题,基于变分自动编码器的非线性建模能力,与注意力机制的关联数据增强的特质,提出了注意力协同辅助变分自编码器推荐模型(s VAE-a)。该模型采用协同辅助变分自动编码来对辅助信息进行建模;同时通过注意力机制将辅助信息结合到协同变分自动编码器架构中,对隐变量进行加强,为解码器提供更干净的特征;最后通过变分推断来对辅助信息和用户评论近似分布,通过训练参数得到推荐模型。在MovieLens-20M数据集上的实验结果表明,该方法无论在基本的召回率,还是
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