• 综合
  • 标题
  • 关键词
  • 摘要
  • 学者
  • 期刊-刊名
  • 期刊-ISSN
  • 会议名称
搜索

作者:

王倩雯 (王倩雯.) | 张延华 (张延华.) (学者:张延华) | 付琼霄 (付琼霄.) | 李萌 (李萌.) | 李庆 (李庆.)

收录:

Scopus

摘要:

为了解决传统协同过滤算法的准确度因评分缺失产生的剧烈变化以及冷启动问题,本文提出了一种新的降噪自编码器推荐算法。该方法将注意力机制与辅助信息共同融入降噪自编码器中对评分与交互数据进行处理。首先针对用户交互项目动态分配注意力以学习用户偏好,然后再次通过注意力机制学习隐藏层向量、用户偏好、辅助信息的权重以获得完整评分矩阵。在公开数据集上对该算法进行实验仿真,观察算法性能。结果表明,该算法有效利用了辅助信息且准确度有明显提高。

关键词:

深度学习 辅助信息 注意力机制 推荐算法 降噪自编码器

作者机构:

  • [ 1 ] 北京工业大学信息学部信息与通信工程学院

通讯作者信息:

电子邮件地址:

查看成果更多字段

相关关键词:

来源 :

高技术通讯

年份: 2020

期: 12

卷: 30

页码: 1234-1242

被引次数:

WoS核心集被引频次: 0

SCOPUS被引频次:

ESI高被引论文在榜: 0 展开所有

万方被引频次:

中文被引频次:

近30日浏览量: 3

在线人数/总访问数:614/3873454
地址:北京工业大学图书馆(北京市朝阳区平乐园100号 邮编:100124) 联系我们:010-67392185
版权所有:北京工业大学图书馆 站点建设与维护:北京爱琴海乐之技术有限公司