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基于异质注意力循环神经网络的文本推荐
基于异质注意力循环神经网络的文本推荐
作者:
孟昱煜
牛全福
牛耀强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
短期文本推荐
数据嵌入
异质数据
双向GRU
注意力机制
摘要:
针对当前大数据环境下文本推荐不精确的问题,对文本数据和关系网络2种异质数据进行融合,并引入编码器-解码器框架,提出基于异质注意力的循环神经网络模型用于短期文本推荐.使用句子级的分布记忆模型和实体关系表示方法TransR,分别将文本数据和关系网络嵌入到高维向量中作为模型的输入.在编码器阶段,使用双向GRU将用户的短期兴趣引入到推荐模型中,并将注意力机制与解码器相连接,使解码器能动态地选择并线性组合编码器输入序列的不同部分,以建模用户在短期内的偏好.在解码器阶段,将编码器的注意力输出、候选项和当前用户的表示作为输入.通过双向GRU和前馈网络层,计算每个候选项的得分得到推荐结果.实验结果表明,与TF-IDF和ItemKNN等模型相比,该模型在召回率和均值平均精度指标上均有明显提升.
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篇名
基于异质注意力循环神经网络的文本推荐
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
短期文本推荐
数据嵌入
异质数据
双向GRU
注意力机制
年,卷(期)
2020,(10)
所属期刊栏目
人工智能与模式识别
研究方向
页码范围
52-59
页数
8页
分类号
TP18
字数
语种
中文
DOI
10.19678/j.issn.1000-3428.0055861
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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