门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型
王燕; 范林; 赵妮妮
2021
发表期刊计算机工程
页码1-8
摘要序列推荐是推荐系统领域非常重要的一部分,现有的方法将用户行为视为一个时间有序的序列进行用户兴趣建模,但用户兴趣的动态变化导致模型难以从用户行为序列中捕捉准确的用户兴趣信息,同时项目间成对的共现模式应该作为交互信息的补充。基于此,提出了门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型DCGN,首先使用门控线性网络对交互序列中的用户兴趣进行捕捉,并使用带有注意力权重的门控循环网络(GRU)学习用户的动态兴趣;然后对用户交互项目间的共现模式进行建模,与用户兴趣信息以及用户信息进行融合后输入深度神经网络(DNN),最后通过DNN给出推荐结果。在三个公开数据集上进行实验的结果验证了所提方法的有效性。
关键词推荐算法 注意力机制 门控线性网络 项目共现模式 动态兴趣
DOI10.19678/j.issn.1000-3428.0062184
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收录类别北大核心 ; CSCD
语种中文
中图分类号TP391.3
来源库计算机工程
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文献类型期刊论文
条目标识符https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/149623
专题计算机与通信学院
作者单位兰州理工大学计算机与通信学院
第一作者单位计算机与通信学院
第一作者的第一单位计算机与通信学院
推荐引用方式
GB/T 7714
王燕,范林,赵妮妮. 门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型[J]. 计算机工程,2021:1-8.
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