基于用户向量化表示和注意力机制的深度神经网络推荐模型.pdf

【推荐系统概述】 推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，它通过分析用户的行为和兴趣，为用户提供个性化的内容推荐，从而解决信息过载的问题。传统的推荐算法如协同过滤和排序学习，虽然在一定程度上能够捕获用户的喜好，但在处理用户隐式反馈（如浏览历史、点击行为）时，往往无法充分利用这些数据的丰富特征。 【用户向量化表示】 用户向量化表示是深度学习推荐系统中的关键步骤，它将用户的多维度行为转换为低维连续向量，以便于模型理解和处理。通过神经网络，可以学习到用户行为模式的深层结构，这些向量能够捕获用户的个性化特征，使得推荐更加精准。文章中提出的基于神经网络的用户向量化表示模型，旨在更好地利用用户的异构隐式反馈行为，提高了推荐的准确性。 【注意力机制】 注意力机制在深度学习中起着重要作用，它允许模型在处理输入序列时，动态地分配不同权重，重点关注那些对预测目标有较大影响的部分。在推荐系统中，注意力机制可以捕捉用户与项目交互的动态时序特征，例如，近期的交互可能比久远的交互更能反映用户的当前兴趣。文章借鉴了机器翻译中的self-attention机制，设计了一个神经注意力推荐模型，该模型结合了用户向量化表示和用户-项目交互的时间顺序信息，进一步提升了推荐系统的性能。 【实验与评估】 为了验证模型的效果，研究者在公开数据集上进行了对比实验，使用召回率、准确率和NDCG（归一化 Discounted Cumulative Gain）这三种指标来评估推荐性能。实验结果显示，所提出的推荐模型相对于其他面向隐式反馈的模型，表现出更优的推荐效果，并且在处理用户行为特征时具有良好的泛化能力。 【深度学习在推荐系统中的应用】 深度学习在推荐系统中的应用日益广泛，它能够处理复杂的非线性关系，从海量数据中挖掘潜在模式。通过构建深度神经网络模型，不仅可以实现用户和项目的高维表示，还可以引入注意力机制来关注重要的信息，从而提高推荐的精度和用户体验。 这篇论文探讨了一种结合用户向量化表示和注意力机制的深度神经网络推荐模型，为解决推荐系统中的信息处理问题提供了新的思路。这种方法强调了用户隐式反馈的深度挖掘，以及在模型设计中融入时间序列特征的重要性，对于推动推荐系统的发展具有积极的意义。