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基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型

TRANSFER RECOMMENDATION MODEL BASED ON USER-ITEM CROSS ATTENTION

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随着互联网技术的发展,个性化的推荐系统得到了广泛应用.但用户数据稀疏与冷启动仍是推荐系统普遍面临的难题.将深度学习与注意力机制相结合,提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型.该模型能够充分学习源域数据中用户、物品及评分间的潜在关系,然后初始化目标域神经网络,迁移应用到目标域.为验证算法模型的有效性,在公开数据集上进行实验,结果表明该模型可以更好地预测实际评分.

单荣杰、马文明、祁明明

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烟台大学计算机与控制工程学院 山东 烟台 264005

交叉注意 评分稀疏 迁移学习 推荐系统

国家自然科学基金

61602399

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.039

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(1)
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