基于用户特定空间的对抗推荐模型
网络安全与数据治理
于晓明，周淦，刘志春
（1. 华北计算机系统工程研究所，北京100083；2. 63850部队，吉林白城137000）
摘要： 自编码器和生成对抗网络作为强大的模型已经被应用到推荐系统领域，能补充用户项目之间的交互信息。但这种模式的训练下，大量的辅助信息被浪费，比如用户特定信息。结合自编码器、生成对抗网络和辅助信息，提出了基于用户特定空间的对抗推荐模型。为建立辅助信息和交互信息的联系，将自编码器的隐空间替换为用户特定空间，交互信息和用户特定信息的点对点映射又限制了模型的表达，因此，在用户特定空间加入对抗训练增加模型的性能。在两个公开电影数据集的充分实验证明了提出模型的有效性和优越性。
中圖分類號：TP391
文獻標識碼：A
DOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.03.012
引用格式：于曉明，周淦，劉志春.基于用戶特定空間的對抗推薦模型［J］.網絡安全與數據治理，2023,42(3):74-79.
文獻標識碼：A
DOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.03.012
引用格式：于曉明，周淦，劉志春.基于用戶特定空間的對抗推薦模型［J］.網絡安全與數據治理，2023,42(3):74-79.
Adversarial recommendation model based on user-specific space
Yu Xiaoming1，Zhou Gan 1，Liu Zhichun 2
(1National Computer System Engineering Research Institute of China, Beijing 100083, China; 2 63850 Troop, Baicheng 137000, China)
Abstract： Autoencoder and generative adversarial networks, as powerful models, have been applied to the field of recommendation systems to supplement the interactive information between users and items However, under this mode of training, a large amount of auxiliary information is wasted, such as userspecific information This paper combines autoencoder, generative adversarial networks, and auxiliary information to propose an adversarial recommendation model based on userspecific space (USSGAN). In order to establish the connection between auxiliary information and interactive information, the hidden space of the autoencoder is replaced by the userspecific space The pointtopoint mapping of interactive information and userspecific information limits the representation of the model Therefore, the adversarial training is added to the userspecific space to improve the performance of the modelExtensive experiments on two public movie datasets demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed model
Key words : generative adversarial networks; userspecific space; autoencoder; recommendation systems
0 引言
信息技術的高速發(fā)展帶來了互聯網的信息爆炸，許多資源得不到有效的利用，人們在短時間內提取有效信息十分困難。推薦技術的出現幫助人們解決信息過載現象，推薦系統就是關注歷史信息中用戶感興趣的方面，在未來推薦給用戶相關的項目。最初，機器學習在推薦系統的應用基本滿足了人們的需求，隨著深度學習的引入，推薦系統的性能得到了進一步的提升。
AutoRec將自編碼器與協同過濾結合，補充用戶項目交互信息的缺失值，解決數據稀疏的問題。但自編碼器的隱空間維度是由超參數控制的，這就導致研究者不能明確網絡從數據中學到的信息，因此推薦性能不高。生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GAN）作為深度學習的一種方法，由生成器和判別器組成，兩者的對抗訓練幫助生成器生成有用的數據。GAN被廣泛應用在圖像、文本、語音各個領域。研究者也將GAN應用在推薦系統中，CFGAN將協同過濾與GAN結合，從對抗訓練中補充用戶項目交互信息的缺失值，這種方式帶來了性能的極大提升，但模型也僅依靠用戶項目之間的交互信息完成推薦任務，用戶信息和項目信息均沒有得到有效利用。
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作者信息：
于曉明1，周淦1，劉志春2
（1.華北計算機系統工程研究所，北京100083；2.63850部隊，吉林白城137000）
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