融合自注意力机制与长短期偏好的序列推荐模型
Sequential recommendation model that combines self-attention mechanism with long-term and short-term preferences
辽宁工程技术大学 a. 软件学院; b. 电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105
摘要
针对现有的序列推荐算法仅利用短期顺序行为进行推荐，而没有充分考虑用户的长期偏好和项目之间更深层次的联系等问题，提出一种融合自注意力机制与长短期偏好的序列推荐模型（combines self-attention with long-term and short-term recommendation，CSALSR）。该模型首先建模用户和项目的潜在特征表示，将用户短期交互序列中的项目成对编码为三向张量，然后经过自注意力机制模块并使用卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）从用户的顺序模式中提取项目间更深层次的联系。同时考虑用户的长期偏好，将相似用户的嵌入作为补充增强用户表征。在MovieLens-1M和Gowalla数据集上，实验结果表明提出的方法在准确率precision@N、召回率recall@N、均值平均精度（mean average precision，MAP）上优于其他方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61772249)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0121
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1371-1375,1380
文章编号: 1001-3695(2021)05-016-1371-05
发布历史
[2021-05-05] 印刷出版
引用本文
沈学利, 杜志伟. 融合自注意力机制与长短期偏好的序列推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (5): 1371-1375,1380. (Shen Xueli, Du Zhiwei. Sequential recommendation model that combines self-attention mechanism with long-term and short-term preferences [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (5): 1371-1375,1380. )
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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