针对现有推荐模型忽略用户兴趣的动态变化,导致推荐精度较低等问题,提出一个基于用户行为的长短期序列推荐模型(long and short term sequence recommendation model based on user behavior,UBLSR)。在序列信息挖掘部分设计一种多路空...针对现有推荐模型忽略用户兴趣的动态变化,导致推荐精度较低等问题,提出一个基于用户行为的长短期序列推荐模型(long and short term sequence recommendation model based on user behavior,UBLSR)。在序列信息挖掘部分设计一种多路空洞卷积网络,将网络扩展成多通路结构挖掘复杂的用户行为特征;将短期时间窗口内的序列行为和目标物品进行关联,通过自注意力网络动态地对用户短期兴趣进行建模;设计一种邻居用户表示方案,借助注意力机制关注邻域内有影响力的用户子集,对用户长期兴趣进行建模;将短期兴趣建模和长期兴趣建模的结果联合进行推荐预测。UBLSR模型在Gowalla、Movielens-1M两个数据集上进行实验,其结果表明,该模型优于其它基准模型,达到较为突出的性能。展开更多
文摘针对现有推荐模型忽略用户兴趣的动态变化,导致推荐精度较低等问题,提出一个基于用户行为的长短期序列推荐模型(long and short term sequence recommendation model based on user behavior,UBLSR)。在序列信息挖掘部分设计一种多路空洞卷积网络,将网络扩展成多通路结构挖掘复杂的用户行为特征;将短期时间窗口内的序列行为和目标物品进行关联,通过自注意力网络动态地对用户短期兴趣进行建模;设计一种邻居用户表示方案,借助注意力机制关注邻域内有影响力的用户子集,对用户长期兴趣进行建模;将短期兴趣建模和长期兴趣建模的结果联合进行推荐预测。UBLSR模型在Gowalla、Movielens-1M两个数据集上进行实验,其结果表明,该模型优于其它基准模型,达到较为突出的性能。
