一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡的序列推薦算法
所屬分類：技術論文
上傳者：muyx
文檔大?。?span>1213 K
標簽： 注意力 記憶網(wǎng)絡 LSTM
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文檔介紹：傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法，不能很好地體現(xiàn)用戶的動態(tài)興趣。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡能夠進行序列推薦，但存在序列之間的長距離依賴性差、各項目的區(qū)分度差等問題。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用戶和項目的固定表示嵌入矩陣，通過結合注意力機制和長短期記憶網(wǎng)絡(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長距離依賴性差和區(qū)分度差問題。利用記憶網(wǎng)絡獲取用戶的動態(tài)鄰居，加強用戶的動態(tài)表示，實現(xiàn)更準確的推薦。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。
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