基于 KCNN 和 MKR 的两阶段深度学习多任务推荐模型
摘要：
本文提出了一种基于 KCNN 和 MKR 的两阶段深度学习多任务推荐模型 TM-R。该模型首先使用文本卷积网络来提取物品名称的特征，将其转化为稠密向量，然后结合物品自身属性，作为物品特征向量的初始化表示。接着，模型使用交替训练的方式，获取知识图谱中的辅助信息，然后使用 DeepFM 作为特征提取层，挖掘用户和物品的特征交互。实验结果表明，TM-R 模型在准确度等评估指标上有很好的表现，提高了推荐系统的性能。
关键词：深度学习；推荐系统；知识图谱；多任务学习
一、深度学习在推荐系统中的应用
深度学习技术在过去几年中取得了非常大的进步，并且被广泛应用于推荐系统中。深度学习技术可以学习到用户和物品的复杂特征关系，从而提高推荐系统的性能。然而，深度学习模型也存在一些缺陷，如模型训练难度高、计算复杂度高等。
二、KCNN 和 MKR 技术
KCNN（知识卷积神经网络）是一种基于卷积神经网络的知识图谱嵌入方法。KCNN 可以学习到知识图谱中的结构关系，并将其转化为稠密向量。MKR（多任务学习）是一种机器学习技术，能够学习到多个任务之间的关系，并提高模型的泛化能力。
三、TM-R 模型的架构
TM-R 模型由两个阶段组成。第一阶段，模型使用文本卷积网络来提取物品名称的特征，将其转化为稠密向量，然后结合物品自身属性，作为物品特征向量的初始化表示。第二阶段，模型使用交替训练的方式，获取知识图谱中的辅助信息，然后使用 DeepFM 作为特征提取层，挖掘用户和物品的特征交互。
四、实验结果
实验结果表明，TM-R 模型在准确度等评估指标上有很好的表现，提高了推荐系统的性能。实验结果还表明，TM-R 模型能够学习到用户和物品的复杂特征关系，并提高推荐系统的泛化能力。
五、结论
本文提出了一种基于 KCNN 和 MKR 的两阶段深度学习多任务推荐模型 TM-R。该模型能够学习到用户和物品的复杂特征关系，并提高推荐系统的性能。实验结果表明，TM-R 模型在准确度等评估指标上有很好的表现，提高了推荐系统的性能。
