融合上下文信息的深度推荐模型
Deep recommendation model with context information
华北电力大学 控制与计算机工程学院, 河北 保定 071000
摘要
目前，在基于文档信息的推荐任务中，传统基于文档的混合推荐算法仍依赖于浅层的线性模型，当评分数据变得庞大且复杂时，其推荐性能往往不太理想。针对此问题，提出一种深度融合模型（DeepFM），该模型能够在完全捕获文本信息的同时也能很好地处理复杂且稀疏的评分数据。DeepFM由两个并行的神经网络组成，其中一路神经网络使用多层感知器提取评分矩阵的行向量信息从而获得用户的潜在特征向量，另一路则使用MLP和卷积神经网络（CNN）共同建模从而提取额外有关项目的文本信息得到项目潜在特征向量。最后，通过构建融合层将用户特征向量和项目特征向量进行融合得出预测评分。实验结果表明，DeepFM在MovieLens数据集和亚马逊数据集上的性能优于主流的推荐模型。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0099
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1074-1078
文章编号: 1001-3695(2021)04-020-1074-05
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
胡朝举, 郑浩. 融合上下文信息的深度推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1074-1078. (Hu Chaoju, Zheng Hao. Deep recommendation model with context information [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1074-1078. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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