基于深度学习的混合推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,注意力机制,潜在因子模型,循环神经网络,随机梯度下降的论文, 主要内容为推荐算法是互联网应用中的重要技术之一,传统的推荐技术包括协同过滤、因子分解机等。但随着大数据时代的到来,互联网用户数与项目数日益增加,用户的选择越来越多样化,兴趣迁移也发生得越来越频繁,这使得系统对用户兴趣的捕捉难度大幅提升。传统推荐技术中相应的弊端也暴露了出来,单纯的基于用户相似性或项目相似性的推荐方法逐渐不能满足用户不断变化的推荐需求,传统推荐系统的推荐质量也急速下滑。深度学习作为一种解决机器学习中复杂难题的方法,被成功地应用到了个性化推荐系统中。基于深度学习的推荐算法通过研究将深度学习应用于推荐领域而取得了许多成果,更是在用户兴趣建模方面实现了对用户兴趣多样性的刻画,从而更精准地为用户推荐感兴趣的内容,解决了传统推荐算法的诸多弊端,提高了信息的利用率与推荐的准确度。现有的推荐算法往往忽略了对用户长短期兴趣的综合考虑,仅从长期或是短期的单一角度对兴趣进行考量,从而出现了推荐效率偏低的问题,影响算法效率。本文围绕这些算法存在的局限性展开研究,提出两种改进的算法模型,融合了用户的长短期兴趣偏好,完成了对用户的新项目推荐。具体工作内容如下:(1)通过将用户的长期兴趣与短期兴趣进行融合,可以更加准确地刻画用户的个人兴趣,避免因用户兴趣动态变化而产生的推荐效果降低问题。为此,本文提出一种融合隐语义模型与门控循环单元的长短期推荐算法(Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,RA＿LST)。该算法分别使用隐因子模型与门控循环单元来捕捉用户的长期兴趣与短期兴趣,后使用随机梯度下降优化算法对两部分兴趣仿真结果进行融合,输出对用户的最佳推荐项目排行,实现对用户兴趣的预测。(2)同时,考虑到长短期兴趣的权重分配精度对推荐结果带来的影响,在上一改进算法的基础上,进一步地将注意力机制引入到模型中,提出一种基于注意力机制的用户动态兴趣推荐算法(Attention Mechanical Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,AM＿LST)。该算法使用注意力机制,通过学习兴趣特征之间的内在关系来对长短期兴趣分配权重,使得兴趣的融合更加灵活机动,更加贴近用户的真实兴趣,从而令推荐结果更具准确性。在Movie Lens与Netflix两个数据集上的多组对比验证实验结果表明,本文提出的改进算法可以有效地平衡用户长短期兴趣对推荐结果的影响,避免了对用户兴趣的单一考虑带来的弊端。与改进前的算法相比,本文提出的算法能够更加有效地预测用户兴趣,在推荐准确度上有明显提升,优化了推荐系统的推荐质量。
基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,潜在因子模型,深度神经网络,联合模型的论文, 主要内容为全球信息社会的构建,信息过载问题的存在,使人们在需要时,以最符合要求的方式找到想要的东西的难度越来越大。人们往往有太多的选择可供选择,他们需要从无数的可能性中寻求帮助来探索和过滤他们的偏好。推荐系统的存在可以缩短人们获取信息的时耗,让正确的信息碰到正确的人。协同过滤作为推荐系统中非常重要的组成部分,传统的解决方式已经使它大放光彩。深度学习与深度学习相结合,能帮助推荐系统获取辅助信息的同时,更够用来学习用户物品间的交互关系。本论文在协同过滤的基础上主要做了以下研究工作:(1)总结了经典的启发式和基于模型的协同过滤算法。协同过滤算法是推荐算法中最为常用的算法之一,也是本论文研究的重点。本论文总结了经典的解决协同过滤问题的启发式算法和基于模型的经典协同过滤算法。(2)基于广义矩阵分解模型的个性化推荐算法。该算法用神经网络代替传统的潜在因子模型(Latent factor model,LFM),用嵌入层的用户和物品的低维表示模拟用户和物品的潜在因子向量,直接用来学习用户和物品之间的交互关系。本论文在传统广义矩阵分解模型的基础上引入嵌入层来学习用户和电影的潜在特征表示,给出了基于显式和隐式模型的理论推导。(3)基于广义矩阵分解模型的联合模型。该算法在改进的广义矩阵分解模型的基础上,从深度神经网络串行结构和并行结构的角度构建基于广义矩阵分解模型的联合模型,引入多层感知机模型学习用户物品之间潜在特征之间的高阶信息部分,广义矩阵分解模型表示的用户和物品间潜在因子特征间的线性交互成分与多层感知机模型学习的用户和电影潜在因子之间的高阶信息部分相组合,共同组成基于广义矩阵分解模型的联合模型。本文分别给出了基于串行结构和基于并行结构联合模型的理论推导,深度神经网络模型的搭建和训练,验证了为用户和电影潜在特征引入高阶信息的可行性和有效性。并且,在基于串行结构联合模型和基于并行结构联合模型的基础上,本文引入相似度矩阵和联合模型相结合的形式实现Top-N推荐。
基于深度学习的混合推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,注意力机制,潜在因子模型,循环神经网络,随机梯度下降的论文, 主要内容为推荐算法是互联网应用中的重要技术之一,传统的推荐技术包括协同过滤、因子分解机等。但随着大数据时代的到来,互联网用户数与项目数日益增加,用户的选择越来越多样化,兴趣迁移也发生得越来越频繁,这使得系统对用户兴趣的捕捉难度大幅提升。传统推荐技术中相应的弊端也暴露了出来,单纯的基于用户相似性或项目相似性的推荐方法逐渐不能满足用户不断变化的推荐需求,传统推荐系统的推荐质量也急速下滑。深度学习作为一种解决机器学习中复杂难题的方法,被成功地应用到了个性化推荐系统中。基于深度学习的推荐算法通过研究将深度学习应用于推荐领域而取得了许多成果,更是在用户兴趣建模方面实现了对用户兴趣多样性的刻画,从而更精准地为用户推荐感兴趣的内容,解决了传统推荐算法的诸多弊端,提高了信息的利用率与推荐的准确度。现有的推荐算法往往忽略了对用户长短期兴趣的综合考虑,仅从长期或是短期的单一角度对兴趣进行考量,从而出现了推荐效率偏低的问题,影响算法效率。本文围绕这些算法存在的局限性展开研究,提出两种改进的算法模型,融合了用户的长短期兴趣偏好,完成了对用户的新项目推荐。具体工作内容如下:(1)通过将用户的长期兴趣与短期兴趣进行融合,可以更加准确地刻画用户的个人兴趣,避免因用户兴趣动态变化而产生的推荐效果降低问题。为此,本文提出一种融合隐语义模型与门控循环单元的长短期推荐算法(Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,RA＿LST)。该算法分别使用隐因子模型与门控循环单元来捕捉用户的长期兴趣与短期兴趣,后使用随机梯度下降优化算法对两部分兴趣仿真结果进行融合,输出对用户的最佳推荐项目排行,实现对用户兴趣的预测。(2)同时,考虑到长短期兴趣的权重分配精度对推荐结果带来的影响,在上一改进算法的基础上,进一步地将注意力机制引入到模型中,提出一种基于注意力机制的用户动态兴趣推荐算法(Attention Mechanical Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,AM＿LST)。该算法使用注意力机制,通过学习兴趣特征之间的内在关系来对长短期兴趣分配权重,使得兴趣的融合更加灵活机动,更加贴近用户的真实兴趣,从而令推荐结果更具准确性。在Movie Lens与Netflix两个数据集上的多组对比验证实验结果表明,本文提出的改进算法可以有效地平衡用户长短期兴趣对推荐结果的影响,避免了对用户兴趣的单一考虑带来的弊端。与改进前的算法相比,本文提出的算法能够更加有效地预测用户兴趣,在推荐准确度上有明显提升,优化了推荐系统的推荐质量。
基于深度学习的混合推荐算法研究
这是一篇关于推荐算法,注意力机制,潜在因子模型,循环神经网络,随机梯度下降的论文, 主要内容为推荐算法是互联网应用中的重要技术之一,传统的推荐技术包括协同过滤、因子分解机等。但随着大数据时代的到来,互联网用户数与项目数日益增加,用户的选择越来越多样化,兴趣迁移也发生得越来越频繁,这使得系统对用户兴趣的捕捉难度大幅提升。传统推荐技术中相应的弊端也暴露了出来,单纯的基于用户相似性或项目相似性的推荐方法逐渐不能满足用户不断变化的推荐需求,传统推荐系统的推荐质量也急速下滑。深度学习作为一种解决机器学习中复杂难题的方法,被成功地应用到了个性化推荐系统中。基于深度学习的推荐算法通过研究将深度学习应用于推荐领域而取得了许多成果,更是在用户兴趣建模方面实现了对用户兴趣多样性的刻画,从而更精准地为用户推荐感兴趣的内容,解决了传统推荐算法的诸多弊端,提高了信息的利用率与推荐的准确度。现有的推荐算法往往忽略了对用户长短期兴趣的综合考虑,仅从长期或是短期的单一角度对兴趣进行考量,从而出现了推荐效率偏低的问题,影响算法效率。本文围绕这些算法存在的局限性展开研究,提出两种改进的算法模型,融合了用户的长短期兴趣偏好,完成了对用户的新项目推荐。具体工作内容如下:(1)通过将用户的长期兴趣与短期兴趣进行融合,可以更加准确地刻画用户的个人兴趣,避免因用户兴趣动态变化而产生的推荐效果降低问题。为此,本文提出一种融合隐语义模型与门控循环单元的长短期推荐算法(Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,RA＿LST)。该算法分别使用隐因子模型与门控循环单元来捕捉用户的长期兴趣与短期兴趣,后使用随机梯度下降优化算法对两部分兴趣仿真结果进行融合,输出对用户的最佳推荐项目排行,实现对用户兴趣的预测。(2)同时,考虑到长短期兴趣的权重分配精度对推荐结果带来的影响,在上一改进算法的基础上,进一步地将注意力机制引入到模型中,提出一种基于注意力机制的用户动态兴趣推荐算法(Attention Mechanical Recommendation Algorithm based on Long Short-Term,AM＿LST)。该算法使用注意力机制,通过学习兴趣特征之间的内在关系来对长短期兴趣分配权重,使得兴趣的融合更加灵活机动,更加贴近用户的真实兴趣,从而令推荐结果更具准确性。在Movie Lens与Netflix两个数据集上的多组对比验证实验结果表明,本文提出的改进算法可以有效地平衡用户长短期兴趣对推荐结果的影响,避免了对用户兴趣的单一考虑带来的弊端。与改进前的算法相比,本文提出的算法能够更加有效地预测用户兴趣,在推荐准确度上有明显提升,优化了推荐系统的推荐质量。
基于广义矩阵分解的协同过滤推荐算法研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,潜在因子模型,深度神经网络,联合模型的论文, 主要内容为全球信息社会的构建,信息过载问题的存在,使人们在需要时,以最符合要求的方式找到想要的东西的难度越来越大。人们往往有太多的选择可供选择,他们需要从无数的可能性中寻求帮助来探索和过滤他们的偏好。推荐系统的存在可以缩短人们获取信息的时耗,让正确的信息碰到正确的人。协同过滤作为推荐系统中非常重要的组成部分,传统的解决方式已经使它大放光彩。深度学习与深度学习相结合,能帮助推荐系统获取辅助信息的同时,更够用来学习用户物品间的交互关系。本论文在协同过滤的基础上主要做了以下研究工作:(1)总结了经典的启发式和基于模型的协同过滤算法。协同过滤算法是推荐算法中最为常用的算法之一,也是本论文研究的重点。本论文总结了经典的解决协同过滤问题的启发式算法和基于模型的经典协同过滤算法。(2)基于广义矩阵分解模型的个性化推荐算法。该算法用神经网络代替传统的潜在因子模型(Latent factor model,LFM),用嵌入层的用户和物品的低维表示模拟用户和物品的潜在因子向量,直接用来学习用户和物品之间的交互关系。本论文在传统广义矩阵分解模型的基础上引入嵌入层来学习用户和电影的潜在特征表示,给出了基于显式和隐式模型的理论推导。(3)基于广义矩阵分解模型的联合模型。该算法在改进的广义矩阵分解模型的基础上,从深度神经网络串行结构和并行结构的角度构建基于广义矩阵分解模型的联合模型,引入多层感知机模型学习用户物品之间潜在特征之间的高阶信息部分,广义矩阵分解模型表示的用户和物品间潜在因子特征间的线性交互成分与多层感知机模型学习的用户和电影潜在因子之间的高阶信息部分相组合,共同组成基于广义矩阵分解模型的联合模型。本文分别给出了基于串行结构和基于并行结构联合模型的理论推导,深度神经网络模型的搭建和训练,验证了为用户和电影潜在特征引入高阶信息的可行性和有效性。并且,在基于串行结构联合模型和基于并行结构联合模型的基础上,本文引入相似度矩阵和联合模型相结合的形式实现Top-N推荐。
基于潜在因子模型的音乐推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,动态协同过滤,潜在因子模型,矩阵分解,数据稀疏性的论文, 主要内容为随着音乐资源库不断地丰富发展,普通的音乐搜索方式已经不能适应海量音乐库的发展需求,音乐推荐系统的出现能够帮助用户解决这一问题。尽管当前有许多音乐平台推出了音乐推荐服务,但是其使用的推荐算法不能充分挖掘用户和音乐之间的联系,不能根据用户的偏好进行个性化音乐推荐。因此,本文提出了基于潜在因子模型的音乐推荐系统,能够在一定程度上缓解上述问题。推荐算法、模型结合和用户模块三部分构成本文的音乐混合推荐系统的核心。混合推荐系统的基本思想是:首先对用户在特定时间段听歌的历史行为进行采集,通过这些历史行为结合潜在因子模型,构造用户评分矩阵,再对评分矩阵进行降维、分解,最终构建用户-音乐偏好模型;同时,在模型中加入时间变化函数,考虑用户在这一时间段内偏好的变化;最后通过计算与用户最相似的音乐,为目标用户产生歌曲推荐列表。为了验证文中音乐推荐模型的效果,选取了适合本文模型的用户-音乐数据集。利用均方根误差、准确率、召回率和综合评价指标对模型生成的音乐推荐列表进行检测;同时综合考虑预测评分准确性和推荐结果准确性对本文的推荐系统产生的影响。最终实验显示,文章中提出的的音乐推荐模型能够提高音乐推荐的准确率,和传统的协同过滤推荐算法相比,本文利用潜在因子模型对用户的评分数据进行降维,能够更加准确表示用户-音乐之间的关系,缓解数据稀疏性问题;在此基础上通过在传统的协同过滤算法中加入时间变化函数,能够动态显示用户偏好的变化,为用户推荐更加适合的音乐。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/56105.html
