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Your conditions: 张全贵(2)

1. chinaXiv:201808.00102 [pdf]

融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐

张全贵; 李志强; 张新新; 曹志强
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

融合元数据的协同过滤推荐即混合推荐算法是目前推荐系统领域研究的热点,能一定程度地解决数据稀疏及冷启动等问题。但融合元数据现有的建模方法大多数建立于用户/项目属性权重相同的情景下,以致于用户项目间重点关系表达不显著,难以获得较好的推荐性能。针对上述问题,提出一种融合元数据及Attention机制的深度联合学习推荐方法。它利用双深度网络联合学习,其中一个网络基于隐反馈数据实现矩阵非线性分解以学习用户/项目个性化关系,另一个利用Attention机制自动捕捉用户/项目关键属性对推荐工作的影响,通过赋予不同属性权重凸显的用户偏好关系建模辅以扩展模型。实验结果表明,所提出的推荐算法在MovieLens 100K和MovieLens 1M两个公开数据集上均表现出较为优越的推荐性能。

submitted time 2018-08-13 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits533Downloads330 Comment 0

2. chinaXiv:201804.02409 [pdf]

基于注意力机制的音乐深度推荐算法

张全贵; 张新新; 李志强
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

在海量音乐中,如何根据用户的历史收听记录分析用户需求以实现歌曲推荐是音乐推荐领域具有挑战性课题之一。现有的音乐推荐方法仅简单将用户听过的所有音乐均作为音乐推荐的上下文,导致不同类型音乐学习到的上下文权重分配相同,其严重影响了音乐推荐精度。针对此问题,提出了一种基于注意力机制的音乐深度推荐方法,针对不同用户的历史收听音乐动态分配不同的注意力,即学习出不同的上下文权重,使推荐结果更符合用户的实际偏好。通过在公开音乐数据集Million Song Dateset上的测试,所提方法的推荐准确率有很大的提升。

submitted time 2018-04-24 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits444Downloads281 Comment 0

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