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基于DeepFM的深度兴趣因子分解机网络
基于DeepFM的深度兴趣因子分解机网络
作者:
王瑞平
贾真
刘畅
陈泽威
李天瑞
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
推荐算法
DeepFM
多头注意力机制
深度学习
CTR预测
用户兴趣建模
摘要:
推荐系统能够根据用户的喜好从海量信息中筛选出其可能感兴趣的信息并进行排序展示.随着深度学习在多个研究领域取得了良好的效果,其也开始应用于推荐系统.目前基于深度学习的推荐排序算法常采用Embedding&MLP模式,只能获得高阶的特征交互.为了解决该问题,DeepFM在上述模式中加入了因子分解机(Factorization Machine,FM),能够实现端到端的低阶与高阶特征交互学习,但其缺乏用户兴趣多样性的表示.鉴于此,通过将多头注意力机制引入DeepFM,提出了深度兴趣因子分解机网络(Deep Interest Factorization Machine Network,DIFMN).DIFMN能够根据待推荐的不同物品自适应地学习用户表示,展示用户兴趣的多样性.此外,该模型根据用户历史行为的种类添加了喜好表征,从而不仅能够应用于只记录用户爱好的历史行为的任务,还可以处理同时记录用户喜欢与不喜欢的历史行为的任务.采用tensorflow-gpu进行算法的实现,在Amazon(Electronics)和movieLen-20m两个公开数据集上进行对比测试,实验表明所提算法相比DeepFM分别有17.70%和35.24%的RelaImpr提升,验证了其可行性与有效性.
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篇名
基于DeepFM的深度兴趣因子分解机网络
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
推荐算法
DeepFM
多头注意力机制
深度学习
CTR预测
用户兴趣建模
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
人工智能
研究方向
页码范围
226-232
页数
7页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.191200098
五维指标
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被引次数趋势
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研究主题发展历程
节点文献
推荐算法
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多头注意力机制
深度学习
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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
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
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