基于反向延长增强的对抗生成网络推荐算法
Generative adversarial network recommendation based on reverse extension enhancement
山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255049
摘要
针对现有序列推荐模型因数据稀疏性严重难以达到最优性能的问题，提出了一种基于反向延长增强的生成对抗网络推荐算法。该方法通过对交互序列进行延长增强来获取高质量的训练数据，以缓解数据稀疏性带来的模型训练不充分的问题。首先，使用伪先验项将项目序列进行反向延长，深化项目序列特征；其次，延长增强的对象由短序列更改为所有用户序列，充分挖掘长序列中富含的上下文信息，缓解了增广序列中伪先验项占比过大而带来的噪声问题；最后，使用共享项目嵌入的生成对抗网络，通过判别器与生成器联合训练以提高模型推荐性能。在三个公开数据集上的实验结果表明，所提模型的命中率（HR@N）和归一化折损累计增益（NDCG@N）相较于最优基线ELECRec平均提升30%，验证了反向延长增强对挖掘序列特征和缓解数据稀疏性的有效性。
基金项目
国家自然科学基金项目(61841602)
山东省自然科学基金项目(ZR2020MF147)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0548
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2033-2038
文章编号: 1001-3695(2024)07-016-2033-06
发布历史
[2024-01-25] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
张文龙, 孙福振, 吴相帅, 等. 基于反向延长增强的对抗生成网络推荐算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 2033-2038. (Zhang Wenlong, Sun Fuzhen, Wu Xiangshuai, et al. Generative adversarial network recommendation based on reverse extension enhancement [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 2033-2038. )
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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