隐式反馈场景下的LFM-XGB-LR融合推荐算法

• 作者: 孙志锋 程晓娜
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 隐语义模型 隐向量嵌入 隐式反馈 融合模型 推荐系统
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 85-92
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7069字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0202

摘要

在信息流消费场景中,利用用户的隐式行为反馈,对用户进行个性化内容推荐是核心问题.而由于行为惯性的问题,用户通常只是浏览feed流,互动行为数据稀疏,导致传统方法在个性化等方面性能不高.针对该问题,设计了隐式反馈的权重转化方法,提出LFM-XGB-LR融合模型,利用LFM生成嵌入向量,结合了XGB在特征交叉和LR在离散计算上的优势.实验结果表明,基于LFM的嵌入改善了模型个性化的问题,该融合模型在各项指标上均有稳定提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志锋	浙江大学电气工程学院	57	424	11.0	17.0
2	程晓娜	浙江大学电气工程学院	1	0	0.0	0.0