一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法
Information Techology and Network Security（2020）
Abstract
传统基于协同过滤和矩阵分解的静态表示推荐算法,不能很好地体现用户的动态兴趣.循环神经网络能够进行序列推荐,但存在序列之间的长距离依赖性差、各项目的区分度差等问题.由此提出一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法,根据Word2vec算法,引申item2vec和user2vec,初始化用户和项目的固定表示嵌入矩阵,通过结合注意力机制和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)解决序列之间的长距离依赖性差和区分度差问题.利用记忆网络获取用户的动态邻居,加强用户的动态表示,实现更准确的推荐.通过在MovieLens数据集上的实验结果表明,所提出的算法相比其他算法推荐效果显著提高.
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