基于场因子分解的xDeepFM推荐模型

极深因子分解机(eXtreme deep factorization machine,xDeepFM)是一种基于上下文感知的推荐模型,它提出了一种压缩交叉网络对特征进行阶数可控的特征交叉,并将该网络与深度神经网络进行结合以优化推荐效果。为了进一步提升xDeepFM在推荐场景下的表现,提出一种基于场因子分解的xDeepFM改进模型。该模型通过场信息增强了特征的表达能力,并建立了多个交叉压缩网络以学习高阶组合特征。最后分析了用户场、项目场设定的合理性,并在3个不同规模的MovieLens系列数据集上通过受试者工作特征曲线下面积、对数似然损失指标进行性能评估,验证了该改进模型的有效性。

融合注意力机制与场感知因子分解机的电影推荐

传统协同过滤算法仅利用评分信息进行推荐,而没有利用到更多用户特征与电影特征,推荐效果不佳。深度学习的普通应用,为特征提取打下了良好基础。通过爬取网站上的电影演员信息表,使用卷积神经网络对文本信息进行特征提取,采用结合注意力机制与场感知因子分解机的混合推荐方法,并使用用户—电影特征矩阵进行训练。在公开数据集MovieLens上进行实验测试,RMSE达到0.850,与5组推荐模型进行对比,RMSE分别提升了18.0%、11.3%、7.60%、25.7%、6.80%。实验结果表明,该模型可以提高推荐效率。