基于注意力模型的推荐算法研究
基于增强多通道图注意力的推荐模型
基于增强多通道图注意力的推荐模型
张昱;苏仡琳;李继涛;陈广书;张明魁
【期刊名称】《河北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(44)2
【摘要】图神经网络具备融合节点信息与拓扑结构的能力,近年来在推荐算法中得到了广泛的应用.然而,现有的基于图神经网络的推荐模型用户行为建模粒度较粗,用户特征学习算法对历史信息使用不足,两者阻碍了用户偏好特征的提取.针对以上问题,本文提出一种基于增强多通道图注意力的推荐模型(enhanced multi-channel graph attention based collaborative filtering recommendation model, EMGACF).在邻域聚合部分,采用多通道图注意力对细粒度用户评分等级建模,有效提升了模型对用户偏好的学习能力;在节点更新部分,提出基于增强自信息的节点更新算法,使用邻居节点聚合表示的同时保留了节点自身历史信息和内在偏好,提升了迭代过程中用户偏好的学习效果.实验部分在4种规模的常用推荐系统基准数据集上训练模型,实验结果表明,预测误差相比于主流模型降低了1.43%~7.81%.
【总页数】9页(P190-198)
【作者】张昱;苏仡琳;李继涛;陈广书;张明魁
【作者单位】北京建筑大学电气与信息工程学院;中国矿业大学深地空间科学与工程研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型
2.基于图模型和注意力模型的会话推荐方法
3.基于注意力增强的热点感知新闻推荐模型
4.基于邻居交互增强和多头注意力机制的跨域推荐模型
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推荐系统中的长尾推荐算法研究进展(二)
推荐系统中的长尾推荐算法研究进展推荐系统是一种帮助用户在信息过载的网络环境中找到感兴趣的内容的重要工具。
然而，传统的推荐系统往往局限于推荐热门和流行的内容，忽视了长尾部分的用户需求。
长尾推荐算法的研究正是针对这一问题，旨在提高推荐系统在长尾部分的效果，满足用户个性化需求。
长尾指的是商品、事件等的销售量或关注度分布呈现出的长尾形态。
在传统推荐系统中，大部分注意力都集中在热门的项目上，因为它们的销售量或关注度较高，数据也更丰富，因此更容易进行推荐。
但是，长尾中的项目数量庞大，虽然单个项目的销售量较小，但是在长尾区域的累积销售量却非常可观，潜在的市场需求也非常大。
因此，研究长尾推荐算法可以帮助推荐系统更好地挖掘和满足用户的多样化需求。
近年来，学术界和工业界对长尾推荐算法的研究取得了一些进展。
其中，一种基础的方法是基于协同过滤的算法，通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的兴趣相似性，并依此为用户推荐未曾接触过的长尾项目。
这种方法的关键在于如何在长尾部分中找到具有潜在兴趣的项目。
为了解决这个问题，研究者提出了一系列方法，例如使用隐语义模型或矩阵分解来捕捉项目之间的关联性，或者引入基于内容的特征来增强项目的表示能力。
此外，近年来兴起的深度学习方法也被应用于长尾推荐算法中。
深度学习模型具有强大的表示学习和特征提取能力，可以从用户行为数据中挖掘出更深层次、更抽象的兴趣模式。
研究者们提出了各种基于深度学习的推荐模型，如基于循环神经网络（RNN）的模型，用于建模用户的序列行为；基于注意力机制的模型，用于发现用户和项目之间的相关性等。
这些模型在长尾推荐中的效果优于传统的方法，可以更好地满足用户的个性化需求。
此外，一些其他的技术手段也被用于改进长尾推荐算法。
例如，基于用户社交网络的推荐方法，通过分析用户在社交网络中的联系和交互信息，发现用户之间的兴趣关联性，并为用户推荐具有潜在兴趣的项目。
此外，基于目标规划或多目标优化的方法也被应用于长尾推荐中，通过平衡热门和长尾部分的推荐效果，提供更全面的用户体验。
基于NCF_框架的CNMF_模型在推荐领域的研究
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2023, 13(10), 1902-1910Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/csahttps:///10.12677/csa.2023.1310188基于NCF框架的CNMF模型在推荐领域的研究崔一航天津工业大学计算机科学与技术学院，天津收稿日期：2023年9月16日；录用日期：2023年10月16日；发布日期：2023年10月23日摘要深度学习在推荐系统领域取得了显著的成功，然而，现有的一些模型仍存在一些局限性，如不能捕捉用户和物品之间的非线性交互信息。
为了解决这个问题，我们对NeuMF模型进行了改进，提出CNMF模型。
首先，我们将NeuMF模型中的多层感知机(MLP)层替换为卷积神经网络(CNN)。
CNN能够有效地提取用户和物品之间的时空特征，从而更好地捕捉它们之间的关系。
其次，我们引入了注意力机制来进一步增强模型的性能。
注意力机制可以自动学习用户和物品之间的重要关系，从而更好地建模推荐过程。
我们通过计算用户和物品之间的注意力权重来加权池化其交互特征，从而更准确地预测用户的喜好。
最后，我们在经典的推荐数据集上进行了大量的实验。
实验结果表明，我们提出的改进算法在准确性和效率方面显著优于传统的NeuMF模型。
特别是在用户和物品数量较大的情况下，我们的算法展现出更好的稳定性和可扩展性。
关键词深度学习，推荐算法，神经网络，特征Research on CNMF Model Based on NCFFramework in the Field of RecommendationYihang CuiCollege of Computer Science and Technology, Tiangong University, TianjinReceived: Sep. 16th, 2023; accepted: Oct. 16th, 2023; published: Oct. 23rd, 2023AbstractDeep learning has achieved remarkable success in the field of recommendation systems, however, some existing models still have some limitations, such as the inability to capture non-linear inte-raction information between users and items. To solve this problem, we improved NeuMF model崔一航and proposed CNMF model. First, we replace the multi-layer perceptron (MLP) layer in the NeuMF model with a convolutional neural network (CNN). CNN can effectively extract the spatio-temporal characteristics between users and items, so as to better capture the relationship between them. Secondly, we introduce the attention mechanism to further enhance the performance of the mod-el. Attention mechanisms can automatically learn important relationships between users and items to better model the recommendation process. We can more accurately predict user prefe-rences by calculating the weight of attention between users and items to pool their interaction characteristics. Finally, we conducted a large number of experiments on classical recommenda-tion datasets. Experimental results show that our improved algorithm is significantly superior to the traditional NeuMF model in terms of accuracy and efficiency. Especially in the case of a large number of users and items, our algorithm shows better stability and scalability.KeywordsDeep Learning, Recommendation Algorithms, Neural Networks, FeaturesThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言推荐算法是信息检索和个性化推荐领域的重要研究方向，它对于帮助用户发现和获取感兴趣的内容具有重要意义。
推荐系统中的评分预测算法研究
推荐系统中的评分预测算法研究推荐系统是一种通过分析用户的历史行为数据，为用户推荐可能感兴趣的物品或服务的技术。
在这个信息爆炸的时代，推荐系统越来越被广泛应用于电子商务、社交网络、视频网站等各个领域。
而评分预测算法作为推荐系统中最核心的一环，其准确度和效果直接影响着推荐系统的用户体验和商业价值。
评分预测算法的核心任务就是根据用户对物品的历史评分，预测出用户可能对未评分物品的评分。
传统的评分预测算法主要包括基于邻域的协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法。
基于邻域的协同过滤算法根据用户或物品之间的相似度来进行评分预测，常见的算法有User-based CF和Item-based CF。
而基于模型的协同过滤算法则是通过建立用户和物品的隐含特征模型来进行评分预测，其中最流行的算法是矩阵分解算法。
虽然传统的评分预测算法在某些场景下表现出色，但也存在一些问题。
比如基于邻域的协同过滤算法容易受到数据稀疏性和冷启动问题的影响，而基于模型的算法对于大规模数据集的拟合效果并不理想。
因此，近年来研究者们纷纷提出了一些新的评分预测算法，以期能够在准确度和效率上取得更好的平衡。
一种比较流行的新型评分预测算法是深度学习算法。
深度学习算法利用神经网络的强大拟合能力，能够更好地挖掘用户和物品之间的非线性关系，从而提高评分预测的准确度。
常见的深度学习算法包括基于神经网络的协同过滤和基于注意力机制的模型。
这些算法在一些数据集上取得了很好的效果，证明了深度学习在评分预测领域的潜力。
除了深度学习算法之外，基于图的推荐算法也是近年来备受关注的研究方向。
基于图的推荐算法通过建模用户和物品之间的交互关系，并利用图神经网络等技术来进行评分预测。
这种算法能够更好地考虑用户的社交关系和物品的属性信息，从而提高推荐系统的个性化程度。
相信随着图神经网络的不断发展，基于图的推荐算法将在未来得到更广泛的应用。
除了算法本身，评分预测算法的评价指标也是推荐系统研究中的一个重要方面。
旅游推荐系统中的个性化推荐算法研究
旅游推荐系统中的个性化推荐算法研究个性化推荐算法在旅游推荐系统中的研究随着旅游业的快速发展和互联网技术的普及，旅游推荐系统成为了帮助用户寻找旅游目的地和优化旅游行程的重要工具。
然而，由于旅游需求的多样性和用户偏好的复杂性，如何有效地为用户提供个性化的旅游推荐成为了一个关键问题。
为了解决这个问题，研究学者们提出了各种个性化推荐算法，并在旅游推荐系统中得到了广泛应用。
个性化推荐是基于用户的兴趣和行为习惯，通过分析用户的历史行为数据和社交网络数据，为用户推荐最相关和个性化的旅游目的地。
其中最常用的个性化推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法和基于深度学习的推荐算法。
首先，协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法。
它通过分析用户的历史行为数据，如用户的浏览记录、购买记录和评分记录，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为行为，向用户推荐相似用户喜欢的旅游目的地。
协同过滤算法的优点是简单易用，但其缺点是容易出现冷启动问题和数据稀疏问题。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于模型的协同过滤算法和基于领域的协同过滤算法。
其次，内容推荐算法是一种基于内容特征的推荐算法。
它通过分析旅游目的地的特征，如景点的位置、评分和价格等，计算旅游目的地之间的相似度，然后根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐与其兴趣相似的旅游目的地。
内容推荐算法的优点是能够解决冷启动问题和数据稀疏问题，但其缺点是无法考虑用户的个性化需求和动态变化。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于标签的推荐算法和基于情感分析的推荐算法。
最后，基于深度学习的推荐算法是一种基于神经网络的推荐算法。
它通过分析用户的历史行为数据和社交网络数据，学习用户的兴趣和偏好，然后根据用户的个性化需求，向用户推荐最相关的旅游目的地。
基于深度学习的推荐算法的优点是能够自动学习用户的特征表示和兴趣模型，但其缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于注意力机制的推荐算法和基于生成对抗网络的推荐算法。
电商个性化推荐系统大数据分析
电商个性化推荐系统大数据分析第1章引言 (3)1.1 电商个性化推荐系统背景 (3)1.2 大数据分析在电商个性化推荐系统中的应用 (4)1.3 研究目的与意义 (4)第2章个性化推荐系统概述 (4)2.1 推荐系统发展历程 (4)2.1.1 传统推荐系统 (5)2.1.2 互联网时代的推荐系统 (5)2.1.3 大数据时代的推荐系统 (5)2.2 个性化推荐系统的分类与原理 (5)2.2.1 基于内容的推荐系统 (5)2.2.2 协同过滤推荐系统 (5)2.2.3 混合推荐系统 (5)2.3 个性化推荐系统的主要算法 (5)2.3.1 相似度计算算法 (5)2.3.2 用户和物品的表示 (6)2.3.3 基于模型的推荐算法 (6)2.3.4 深度学习算法 (6)2.3.5 强化学习算法 (6)第3章大数据技术概述 (6)3.1 大数据概念与特征 (6)3.1.1 大数据定义 (6)3.1.2 大数据特征 (6)3.2 大数据处理技术架构 (7)3.2.1 数据采集与预处理 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据处理与分析 (7)3.2.4 数据挖掘与机器学习 (7)3.2.5 数据可视化 (7)3.3 大数据分析常用算法 (7)3.3.1 分类算法 (7)3.3.2 聚类算法 (7)3.3.3 关联规则挖掘算法 (8)3.3.4 推荐算法 (8)3.3.5 深度学习算法 (8)第4章电商数据采集与预处理 (8)4.1 电商数据来源与类型 (8)4.2 数据采集方法与技术 (8)4.3 数据预处理流程与策略 (9)第5章用户行为分析与建模 (9)5.1 用户行为数据挖掘 (9)5.1.2 用户行为特征提取 (9)5.1.3 用户行为数据存储与管理 (10)5.2 用户画像构建 (10)5.2.1 用户画像概述 (10)5.2.2 用户标签体系构建 (10)5.2.3 用户画像更新与优化 (10)5.3 用户行为预测模型 (10)5.3.1 用户行为预测方法概述 (10)5.3.2 基于机器学习的预测模型 (10)5.3.3 深度学习预测模型 (10)5.3.4 预测模型评估与优化 (10)第6章商品特征提取与表示 (11)6.1 商品属性分析 (11)6.1.1 基础属性分析 (11)6.1.2 文本属性分析 (11)6.2 商品特征提取方法 (11)6.2.1 基于统计的特征提取 (11)6.2.2 深度学习特征提取 (11)6.3 商品特征表示与相似度计算 (11)6.3.1 向量空间模型 (11)6.3.2 相似度计算方法 (11)第7章个性化推荐算法设计 (12)7.1 基于内容的推荐算法 (12)7.1.1 算法原理 (12)7.1.2 特征提取 (12)7.1.3 用户偏好模型 (12)7.2 协同过滤推荐算法 (12)7.2.1 用户基于协同过滤 (12)7.2.2 项目基于协同过滤 (12)7.2.3 模型优化 (12)7.3 深度学习在推荐系统中的应用 (13)7.3.1 神经协同过滤 (13)7.3.2 序列模型 (13)7.3.3 多模态学习 (13)7.3.4 注意力机制 (13)第8章推荐系统评估与优化 (13)8.1 推荐系统评估指标 (13)8.1.1 准确性指标 (13)8.1.2 多样性指标 (13)8.1.3 新颖性指标 (13)8.1.4 用户满意度指标 (13)8.2 推荐系统冷启动问题 (14)8.2.1 用户冷启动 (14)8.2.3 系统冷启动 (14)8.3 推荐系统优化策略 (14)8.3.1 基于用户的协同过滤优化 (14)8.3.2 基于商品的协同过滤优化 (14)8.3.3 深度学习优化 (14)8.3.4 多模型融合优化 (14)8.3.5 超参数调优 (15)第9章个性化推荐系统实践与应用 (15)9.1 电商平台推荐系统架构 (15)9.1.1 推荐系统概述 (15)9.1.2 推荐系统架构设计 (15)9.1.3 推荐系统技术挑战 (15)9.2 个性化推荐系统在电商领域的应用案例 (15)9.2.1 京东个性化推荐系统 (15)9.2.2 淘宝个性化推荐系统 (15)9.2.3 唯品会个性化推荐系统 (16)9.3 个性化推荐系统在电商运营中的价值 (16)9.3.1 提高销售额与转化率 (16)9.3.2 增强用户体验与满意度 (16)9.3.3 促进商品多样化与长尾效应 (16)9.3.4 提升平台竞争力与市场份额 (16)第10章个性化推荐系统未来发展展望 (16)10.1 新技术对个性化推荐系统的影响 (16)10.1.1 深度学习技术的融入 (16)10.1.2 基于大数据的推荐算法改进 (16)10.1.3 人工智能与物联网的融合 (16)10.2 个性化推荐系统的挑战与机遇 (16)10.2.1 冷启动问题的解决方案 (17)10.2.2 算法可解释性与透明度 (17)10.2.3 隐私保护与数据安全 (17)10.3 未来研究方向与趋势 (17)10.3.1 跨域推荐系统的研究 (17)10.3.2 上下文感知的个性化推荐 (17)10.3.3 面向用户满意度的推荐系统优化 (17)10.3.4 多模态推荐系统的摸索 (17)10.3.5 社会影响与推荐系统 (17)10.3.6 智能化推荐系统的发展 (17)第1章引言1.1 电商个性化推荐系统背景互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，越来越多的消费者倾向于在线购物。
基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法研究
基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法研究摘要：社交推荐算法的目标是从社交网络中发掘用户之间的关系，为用户推荐合适的项目或关系。
目前常见的推荐算法主要是基于用户历史行为和用户兴趣标签等信息进行推荐。
但是这种推荐方法忽略了用户之间的社交关系，传统算法往往难以充分利用社交网络进行推荐。
为了解决这个问题，本论文提出了一种基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法，在相互影响的用户之间建立具有权重的社交关系图，并利用图注意力网络来计算不同社交关系之间的权重，从而更加准确的捕捉用户之间的关系。
同时，我们将用户的属性信息和社交关系信息结合起来，通过马尔可夫决策过程来推荐适合的社交关系和项目。
在数据集上的实验结果表明，与传统的推荐算法相比，我们的算法能够更好地利用用户之间的社交关系，在推荐准确度和多样化方面都有了显著的提升。
关键词：社交推荐；关系度量；图注意力网络；马尔可夫决策过程一、引言社交网络的普及和发展为推荐算法带来了新的机遇和挑战。
社交推荐算法已经成为社交网络上一项重要的研究方向。
社交推荐算法的目标是从社交网络中发掘用户之间的关系，为用户推荐合适的项目或关系。
人们往往会信任朋友或共同体内的用户更多，因此推荐算法需要考虑用户之间的社交关系才能更加准确地推荐。
传统的推荐算法主要是基于用户历史行为和用户兴趣标签等信息进行推荐。
但是这种推荐方法忽略了用户之间的社交关系，传统算法往往难以充分利用社交网络进行推荐。
因此，提高社交推荐算法的准确度和多样化，成为当前研究的重点。
本论文提出了一种基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法。
我们的算法在相互影响的用户之间建立具有权重的社交关系图，并利用图注意力网络来计算不同社交关系之间的权重，从而更加准确的捕捉用户之间的关系。
同时，我们将用户的属性信息和社交关系信息结合起来，通过马尔可夫决策过程来推荐适合的社交关系和项目。
本论文的内容安排如下，第二部分介绍相关工作和研究成果；第三部分介绍基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法的详细设计；第四部分介绍在数据集上的实验结果以及与传统算法的对比；第五部分对本论文所提出算法的实用性和可扩展性进行讨论；最后是本论文的总结。
一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统
66本文研究的主题是基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。
与目前流行的冷启动模型采用的深度神经网络（DNN）架构相比，本文提出了一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。
通过引入注意力机制，该系统能够更好地学习并挑选出与客户数据相关性更高的特征，从而提升模型的鲁棒性和准确性。
此外，基于注意力的冷启动模型还能够降低运算成本，因为它只关注用户偏好的内容，而非全文，从而提高整体性能。
该模型适用于多个场景，并具有较强的泛化能力。
在使用注意力机制的冷启动模型中，所采用的注意力机制能够有效训练模型，捕捉到用户的多种需求，并逐步进行优化，从而实现更强的泛化能力。
注意力机制能够将信息汇聚到低维向量中，使得模型能够区分用户的特征，从而更好地满足用户的需求。
同时，在保存用户信息的过程中，可以更好地理解用户需求，并在不同场景下应用，提升模型的泛化能力。
一、研究背景（一）选题意义随着移动互联网的普及，流量套餐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
流量套餐推荐系统的目的是根据用户的需求和使用习惯为其提供最适合的流量套餐。
然而，在冷启动情景下，即用户刚开始使用移动网络时，由于缺乏用户个性化的行为数据，传统的基于协同过滤或内容过滤的推荐算法往往无法有效地进行套餐推荐。
针对冷启动情景下的流量套餐推荐问题，基于注意力机制的推荐系统能够引入更多的上下文信息，提高推荐效果。
通过精准的流量套餐推荐，帮助用户快速找到适合自己的套餐，避免出现流量不足或浪费现象，提升用户对移动网络的整体满意度，从而提升用户体验。
另一方面，通过精细化的推荐策略，运营商能够更好地理解用户需求，减少套餐变更和退订，提高流量资源的利一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统用效率，降低运营商的成本。
因此，开展一种基于注意力机制的冷启动的流量套餐推荐系统的研究具有重要的理论和实际意义，对于提升用户体验、降低运营成本以及推动移动网络市场的发展具有积极的影响。
（二）国内外研究现状当前的推荐算法依赖于用户－产品行为矩阵，但对于历史交互数据较少的产品，推荐准确性会大幅下降。
基于深度学习的推荐算法
基于深度学习的推荐算法随着信息技术的不断发展，电子商务、电子娱乐等行业越来越受到人们的青睐。
根据数据统计，全球范围内的互联网用户已经达到40亿人以上，而这其中最主要的就是消费者。
随着数据的不断积累，人们对于商品的需求也在不断增加，而在满足需求的过程中，推荐系统逐渐成为了电商领域重要的一环。
深度学习技术的发展使得推荐系统取得了更加突出的成果，而基于深度学习的推荐算法也逐渐被广泛应用。
一、什么是推荐算法？推荐算法是一种利用用户的历史行为数据和个人信息，针对其喜好和行为进行推荐的算法。
其旨在通过对用户的消费行为、偏好等进行深度分析，对其进行高效、准确、个性化的推荐。
这种算法最早是应用在电商领域中，主要是为了解决商品推荐的问题。
而随着时间的推移，推荐算法的应用范围也逐渐扩大，如视频推荐、社交推荐等。
二、传统推荐算法存在的问题在传统的推荐算法中，主要采用的是协同过滤推荐算法。
该算法主要依据用户相似性或者是商品相似性进行推荐。
但是协同过滤算法虽然在实践中取得了很好的效果，但是其在面对一些复杂的情况下，容易出现预测准确率下降、数据稀疏性等问题。
并且，协同过滤算法只是基于用户的历史行为，无法全面了解用户的兴趣和需求。
因此，在解决这些问题的同时，基于深度学习的推荐算法逐渐被广泛应用。
三、基于深度学习的推荐算法基于深度学习的推荐算法相较于传统的推荐算法，具有以下优势：1. 可以对大规模、高维度的数据进行处理。
2. 可以学习到复杂的用户兴趣模式。
3. 可以对数据进行非线性建模，提高预测精度。
4. 能够在数据稀疏、缺失情况下进行预测，达到更好的效果。
5. 依靠深度学习的层次式数据表示，提高模型的可解释性和效率性。
目前，基于深度学习的推荐算法主要有以下几种：1. 基于矩阵分解的深度学习推荐算法（MF-Based DNNs）该算法主要是将传统的基于矩阵分解的协同过滤算法与深度神经网络相结合，从而在数据表达层面上进行了深度学习，从而实现了更精准、个性化的推荐。
融合注意力机制的知识图谱推荐模型
第 22卷第 3期2023年 3月Vol.22 No.3Mar.2023软件导刊Software Guide融合注意力机制的知识图谱推荐模型李君，倪晓军（南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院，江苏南京 210000）摘要：知识图谱在推荐领域得到了广泛关注，通常被用来作为辅助信息嵌入到推荐模型中，以更好地缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题。
但是部分模型的输入向量较为稀疏，也没有充分挖掘用户与物品之间的特征交互，进而影响模型性能。
因此，提出一种基于 FGCNN 与 MKR 的融合注意力机制的知识图谱推荐模型（BAKR）。
首先，利用 FGCNN 的 Feature Generation 模块提取用户和物品的特征向量；其次，使用知识图谱获取实体之间的依赖关系，将隐含的辅助信息嵌入到模型中，再通过注意力机制重新分配用户的偏好权重值，进而更好地协助推荐任务，提高推荐性能；最后，在 MovieLens-1M 数据集和Book-Crossing数据集上进行仿真实验。
结果证明，该模型可显著提升推荐的准确率。
关键词：推荐模型；知识图谱；注意力机制DOI：10.11907/rjdk.222429开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.3 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）003-0118-07Knowledge Graph Recommendation Model Integrating Attention MechanismLI Jun， NI Xiao-jun（School of Computer Science， Nanjing University of Posts and Telecommunications， Nanjing 210000， China）Abstract：Knowledge graph has received extensive attention in the field of recommendation， and it is often used as auxiliary information to be embedded in recommendation models to better alleviate the data sparsity and cold start problems of traditional recommendation algorithms. However， the input vector of some models is relatively sparse， and the feature interaction between users and items is not fully explored， which makes the representation between users and items less accurate and affects the performance of the model. Therefore， a knowledge graph recom⁃mendation model （BAKR） based on the fusion attention mechanism of FGCNN and MKR is proposed. First， FGCNN′s Feature Generation module is used to extract feature vectors of users and items. Secondly， the knowledge graph is used to obtain the dependencies between enti⁃ties， embed the implied auxiliary information into the model， and then redistribute the user′s preference weight value through the attention mechanism to better assist the recommendation task and improve the recommendation performance. Finally， simulation experiments are car⁃ried out on the MovieLens-1M and Book-Crossing dataset， and the experimental results show that the accuracy of the model for the recommen⁃dation effect is significantly improved.Key Words：recommendation system； knowledge graph； attention mechanism0 引言随着信息化社会的发展，其产生的数据量进一步爆炸式增长［1］，人们所面临的问题不再是信息匮乏，而是如何从海量数据中获取用户需要的信息（如商品、电影、书籍等）。
《2024年融合注意力机制的关联规则算法研究及应用》范文
《融合注意力机制的关联规则算法研究及应用》篇一一、引言在大数据时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的研究课题。
关联规则算法作为一种经典的数据挖掘方法，被广泛应用于各种领域。
然而，传统的关联规则算法在处理大规模数据时存在计算复杂度高、准确性不足等问题。
近年来，随着深度学习技术的发展，注意力机制被引入到关联规则算法中，有效地提高了算法的准确性和效率。
本文旨在研究融合注意力机制的关联规则算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、融合注意力机制的关联规则算法研究2.1 注意力机制简介注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的思想，通过对重要信息给予更多关注来提高模型的性能。
在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务中，如图像识别、自然语言处理等。
在关联规则算法中引入注意力机制，可以使得算法在处理数据时更加关注重要的项集和规则。
2.2 融合注意力机制的关联规则算法融合注意力机制的关联规则算法主要包括两个部分：一是将注意力机制与传统的关联规则算法相结合，二是通过训练模型来学习项集和规则的重要性。
具体而言，该算法首先构建一个包含项集和规则的神经网络模型，然后利用注意力机制来分配不同项集和规则的权重。
在训练过程中，模型通过学习数据中的模式和规律来优化权重分配，从而提高算法的准确性和效率。
三、实验与分析为了验证融合注意力机制的关联规则算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验数据集包括超市购物数据、电子商务数据等。
实验结果表明，融合注意力机制的关联规则算法在处理大规模数据时具有更高的准确性和效率。
具体而言，该算法能够更好地发现重要的项集和规则，并减少计算复杂度。
此外，我们还对不同参数设置下的算法性能进行了分析，以确定最佳参数组合。
四、应用及展望融合注意力机制的关联规则算法具有广泛的应用前景。
例如，在电子商务领域，该算法可以用于分析用户购物行为、推荐商品等；在物流领域，该算法可以用于优化物流路径、提高运输效率等。
基于注意力机制的联邦无线流量预测模型
基于注意力机制的联邦无线流量预测模型一、研究背景和意义随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，无线流量已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
如何有效地预测无线流量的未来发展趋势，以满足不断增长的流量需求，成为了一个亟待解决的问题。
在当前的网络环境下，由于用户设备之间的通信是基于私有信道的，这使得流量预测面临着许多挑战，如数据隐私保护、模型训练困难等。
为了解决这些问题，研究者们提出了一种基于注意力机制的联邦无线流量预测模型。
联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持数据隐私的前提下共同训练一个共享的模型。
在无线流量预测领域，联邦学习可以有效地解决数据隐私问题，因为每个参与方的数据都是加密的，只有授权的中心服务器才能访问这些数据。
联邦学习还可以提高模型的准确性和鲁棒性，因为它可以利用所有参与方的数据进行全局优化。
注意力机制是一种强大的神经网络架构，它可以自动地为输入序列分配不同的权重，从而捕捉到序列中的重要信息。
在无线流量预测模型中，注意力机制可以帮助模型更好地关注到与预测目标相关的特征，从而提高预测的准确性。
本文提出了一种基于注意力机制的联邦无线流量预测模型，该模型结合了联邦学习和注意力机制的优点。
通过联邦学习，我们可以在保护数据隐私的前提下共享各个参与方的数据，从而获得更丰富的训练数据。
通过引入注意力机制，我们可以使模型更加关注到与预测目标相关的特征，从而提高预测的准确性。
通过对模型进行优化和调整，我们可以进一步提高预测性能。
基于注意力机制的联邦无线流量预测模型具有很强的研究背景和意义。
它不仅可以解决数据隐私问题，还可以提高模型的准确性和鲁棒性。
在未来的研究中，我们可以进一步探讨如何在保证数据隐私的前提下实现更高效、更准确的无线流量预测。
A. 联邦学习的概念和应用场景联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与方在保持数据隐私的同时共同训练一个共享的模型。
联邦学习的核心思想是将数据分布在多个设备或服务器上，每个参与方只负责本地数据的处理和模型的更新，而不需要将原始数据集中的所有信息传输给中心服务器。
基于深度学习的推荐算法优化和改进研究
基于深度学习的推荐算法优化和改进研究随着现代互联网的不断发展，推荐算法在电商、社交网络、直播等领域中都扮演着重要角色。
推荐算法的本质是根据用户历史行为，预测用户的偏好，给用户个性化的推荐服务。
对于商家而言，推荐算法可以促进销售，提高客户黏性；对于用户而言，推荐算法可以节省时间，提高购物体验。
因此，推荐算法有着广泛的应用前景和研究价值。
然而，传统的推荐算法存在着一些局限性，例如无法考虑用户的长期兴趣，难以处理推荐场景中的冷启动问题等。
为了解决这些问题，近年来，研究人员开始将深度学习引入到推荐算法中，取得了一定的进展。
下面，我们将从三个方面，介绍基于深度学习的推荐算法的优化和改进研究。
一、数据表示学习深度学习的特点在于可以学习数据的特征表示，并将其转化为高层次的表示形式。
在推荐算法中，用户和商品都可以看作是数据，因此，将数据表示学习方法与推荐算法相结合，可以得到更加准确的推荐结果。
基于深度信任网络模型的推荐算法中，研究人员采用了深度学习方法学习用户数据和商品数据的特征表示，进而将二者结合起来进行推荐。
同时，该模型还考虑到了用户间的关系，从而提高了推荐准确度。
另一种典型的数据表示学习方法是基于自编码器的推荐算法。
自编码器通常用于图像或语音的特征提取，但是可以通过将用户行为数据或商品信息输入到自编码器中，生成数据的低维特征，从而实现推荐目的。
该方法被称为AutoRec模型，也获得了较为理想的推荐效果。
二、序列建模在现实生活中，用户的行为数据往往是有序的，例如用户在某电商平台中浏览商品的顺序、观看视频的时间顺序等。
因此，推荐算法中将用户的历史行为建模为序列数据，可以提高推荐的准确度。
目前，最为流行的序列建模方法是序列到序列网络（Seq2Seq），其核心思想是将给定的输入序列映射到相应的输出序列，并且在生成过程中考虑序列的上下文信息。
将该方法应用于推荐算法中，可以通过编码用户的历史行为序列，预测用户会产生哪些行为，从而实现推荐服务。
基于艾宾浩斯遗忘曲线和注意力机制的推荐算法
基于艾宾浩斯遗忘曲线和注意力机制的推荐算法
金楠;王瑞琴;陆悦聪
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2022(38)10
【摘要】传统基于注意力机制的推荐算法只利用位置嵌入对用户行为序列进行建模,忽略了具体的时间戳信息,导致推荐性能不佳和模型训练过拟合等问题。
提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型,利用注意力机制提取邻域信息对用户和物品进行嵌入编码,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述用户兴趣随时间的变化特性,在模型训练过程中引入经验回放的强化学习策略模拟人类的记忆复习过程。
真实数据集上的实验结果表明,该模型比现有推荐模型具有更好的推荐性能。
【总页数】9页(P89-97)
【作者】金楠;王瑞琴;陆悦聪
【作者单位】湖州师范学院信息工程学院;浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于艾宾浩斯遗忘曲线的个性化推荐算法
2.基于艾宾浩斯遗忘曲线对结肠癌患者术后康复与生活质量提升的效果
3.基于艾宾浩斯遗忘曲线利用微信平台开展心肺复苏急救培训的研究
4.基于艾宾浩斯遗忘曲线的线上线下结合带教模式在临床护
理教学中的应用5.基于艾宾浩斯遗忘曲线理论的“互联网+”大学英语学习模式研究
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《2024年基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》范文
《基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展，推荐系统在众多领域如电子商务、社交媒体、新闻推送等发挥着重要作用。
其中，点击率预估模型作为推荐系统的核心模块，直接关系到用户体验与平台收益。
传统的点击率预估模型多以深度学习技术为基础，但在面对高维特征与复杂非线性关系时，模型的可解释性较差。
近年来，注意力机制在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著成果，因此，本文提出了一种基于注意力机制的可解释点击率预估模型，旨在提高模型的预测性能与可解释性。
二、相关工作在过去的几年里，点击率预估模型经历了从传统机器学习算法到深度学习算法的转变。
其中，深度学习模型如深度神经网络（DNN）、梯度提升决策树（GBDT）等在各种数据集上表现出色。
然而，这些模型通常忽略了特征间的关联性与重要性，导致模型的可解释性不强。
为了解决这一问题，学者们提出了注意力机制。
注意力机制可以模拟人类的注意力过程，通过赋予不同特征不同的关注度来提高模型的预测性能与可解释性。
三、模型与方法本文提出的基于注意力机制的点击率预估模型主要包括以下部分：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换与归一化等操作，以便于后续模型的训练。
2. 特征提取：利用深度学习技术提取高维特征，包括但不限于文本特征、图像特征等。
3. 注意力机制：在模型中引入注意力机制，通过计算不同特征之间的关联度来为每个特征分配不同的关注度。
具体而言，我们使用自注意力机制来捕捉特征间的依赖关系，并利用注意力权重来衡量不同特征的重要性。
4. 模型训练：采用优化算法对模型进行训练，以最小化预测误差为目标。
5. 模型评估：通过交叉验证等方法对模型进行评估，包括预测性能与可解释性等方面。
四、实验与分析1. 数据集与实验设置：本文使用公开的点击率数据集进行实验，将数据集划分为训练集、验证集与测试集。
实验中，我们比较了基于注意力机制的点击率预估模型与传统模型的性能。
2. 实验结果与分析：实验结果表明，基于注意力机制的点击率预估模型在预测性能上优于传统模型。
《融合注意力和GRU的会话推荐研究》
《融合注意力和GRU的会话推荐研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，会话推荐系统在许多领域得到了广泛的应用，如电子商务、社交媒体和智能助手等。
会话推荐系统能够根据用户的输入历史和当前上下文，为用户提供更加精准和个性化的推荐。
近年来，深度学习技术在会话推荐系统中得到了广泛的应用，其中，融合注意力和GRU（门控循环单元）的模型成为了研究的热点。
本文旨在研究融合注意力和GRU的会话推荐模型，以提高推荐的准确性和个性化程度。
二、相关工作在会话推荐系统中，传统的推荐算法主要基于协同过滤、内容过滤等方法。
然而，这些方法往往无法充分捕捉用户的上下文信息和会话动态性。
近年来，深度学习技术在会话推荐系统中得到了广泛的应用，其中，基于循环神经网络（RNN）的模型能够有效地捕捉会话的动态性。
然而，RNN在处理长序列时存在梯度消失和梯度爆炸的问题。
为了解决这些问题，GRU被提出并广泛应用于各种任务中。
此外，注意力机制能够使模型更加关注与当前任务相关的信息，提高了模型的性能。
因此，将注意力和GRU 融合的模型成为了会话推荐系统研究的重要方向。
三、方法型主要由嵌入层、GRU层和注意力层组成。
首先，嵌入层将用户的历史输入和当前输入转换为向量表示。
然后，GRU层通过捕捉用户的会话动态性，生成上下文向量。
最后，注意力层根据当前任务的重要性，为不同历史输入分配不同的权重，生成加权上下文向量。
该模型能够充分捕捉用户的上下文信息和会话动态性，提高推荐的准确性和个性化程度。
四、实验本文在公开数据集上进行了实验，并与其他模型进行了比较。
实验结果表明，本文提出的模型在会话推荐任务中具有较好的性能。
具体来说，本文从以下几个方面进行了实验：1. 数据集与评价指标：本文使用了三个公开数据集进行实验，包括Amazon Review、Douban Movie和Last.fm Music等。
评价指标包括准确率、召回率和F1值等。
2. 模型训练与调参：本文使用了Adam优化器进行模型训练，并采用了早停法防止过拟合。
基于深度学习的个性化推荐算法优化研究
基于深度学习的个性化推荐算法优化研究一、引言个性化推荐算法是信息检索和推荐系统领域中的一个重要问题，旨在根据用户的兴趣和行为历史，为用户提供个性化的推荐结果。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的研究者将其应用于个性化推荐算法中，取得了显著的优化效果。
本文将重点研究基于深度学习的个性化推荐算法的优化方法。
二、基于深度学习的个性化推荐算法概述基于深度学习的个性化推荐算法主要由两部分组成：特征提取和推荐模型。
特征提取一般通过卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型来实现，目的是从用户和物品的特征中提取出有用的信息。
推荐模型通过将提取到的特征输入到聚合网络中，计算用户对物品的兴趣或评分，进而生成个性化推荐结果。
三、特征提取方法1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种能够提取图像和文本等结构化数据特征的神经网络。
在个性化推荐中，可以将用户的历史行为序列或物品的内容特征转化为矩阵形式，然后通过卷积层和池化层提取出关键的特征。
2. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，对于个性化推荐来说，可以利用RNN模型来捕捉用户的历史行为序列中的时间依赖关系，进而提取出有用的特征。
四、推荐模型优化方法1. 矩阵分解矩阵分解是个性化推荐中常用的方法，其核心思想是将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，通过优化分解后的矩阵参数，得到个性化推荐结果。
可以通过深度学习的方式对矩阵分解方法进行优化，提高推荐效果。
2. 基于注意力机制的模型注意力机制在深度学习领域中得到广泛应用，其主要作用是根据输入的权重信息，选择性地聚焦于相关的特征。
在个性化推荐中，可以通过引入注意力机制来自动选择用户历史行为序列中的重要信息，加强对用户兴趣的建模，从而提高推荐准确率。
五、实验与评估针对基于深度学习的个性化推荐算法的优化方法，需要通过实验来验证其有效性。
可以选择一个实际的推荐问题和相应的数据集，将不同的优化方法应用于个性化推荐算法中，并通过评估指标如准确率、召回率等来评估算法的性能。
《融合注意力和GRU的会话推荐研究》
《融合注意力和GRU的会话推荐研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，会话推荐系统在许多领域得到了广泛的应用，如电子商务、社交媒体和智能助手等。
会话推荐系统能够根据用户的输入历史和当前上下文，为用户提供精准的推荐，从而提高用户体验和满意度。
近年来，深度学习技术的发展为会话推荐系统提供了新的研究思路和方法。
其中，基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的会话推荐模型已经取得了显著的成果。
然而，这些模型在处理长序列和捕捉关键信息方面仍存在局限性。
因此，本文提出了一种融合注意力和GRU的会话推荐模型，以进一步提高推荐精度和鲁棒性。
二、相关文献综述近年来，基于循环神经网络的会话推荐模型已经成为了研究热点。
早期的研究主要关注于基于RNN的模型，如RNN-base和Seq2Seq-base模型等。
随着深度学习技术的不断发展，基于LSTM和GRU的模型被广泛应用于会话推荐领域，如SMM-GRU 和GCLSTM等。
这些模型能够捕捉用户的输入历史和上下文信息，从而为用户提供更准确的推荐。
然而，这些模型在处理长序列和捕捉关键信息方面仍存在局限性。
因此，一些研究开始尝试将注意力机制引入到会话推荐模型中，以提高模型的鲁棒性和准确性。
三、方法论本文提出了一种融合注意力和GRU的会话推荐模型。
该模型主要由以下几个部分组成：1. 输入层：该层负责接收用户的输入历史和上下文信息，并将其转化为模型的输入数据。
2. 注意力机制层：该层通过计算不同历史信息的权重系数，将注意力集中在关键信息上，从而提高模型的鲁棒性和准确性。
3. GRU层：该层采用GRU网络对用户的输入历史和上下文信息进行编码和解码，从而捕捉用户的兴趣和需求。
4. 输出层：该层根据模型的输出结果为用户提供推荐列表。
四、实验设计与结果分析为了验证本文提出的模型的性能和效果，我们进行了大量的实验。
实验数据集采用公共的会话推荐数据集。
我们比较了融合注意力和GRU的模型与其他传统的会话推荐模型（如RNN、LSTM、SMM-GRU等）在准确率、召回率和F1值等方面的性能指标。
《2024年基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》范文
《基于注意力机制的可解释点击率预估模型研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展，推荐系统在众多领域扮演着重要的角色，其核心目标是在大量信息中找出用户可能感兴趣的内容。
点击率预估是推荐系统中的重要一环，它能够帮助我们理解用户对特定广告或信息的偏好程度。
传统的点击率预估模型通常忽略了用户和广告的动态交互特性，因此存在准确性和可解释性的挑战。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是注意力机制的应用，使得这一问题得到了有效解决。
本文将针对基于注意力机制的可解释点击率预估模型进行研究。
二、注意力机制概述注意力机制是一种模拟人类视觉注意力的方法，它通过关注重要信息并忽略不相关信息来提高模型的性能。
在深度学习中，注意力机制通常被用来解决序列数据的依赖关系问题，它可以使得模型更加关注重要的特征或者元素。
在点击率预估任务中，用户的浏览历史、广告内容、用户地理位置等信息都是重要的特征，因此使用注意力机制可以帮助我们更好地理解和预测用户的点击行为。
三、基于注意力机制的点击率预估模型本文提出的基于注意力机制的点击率预估模型主要包括以下几个部分：输入层、注意力层、全连接层和输出层。
在输入层中，我们将用户的浏览历史、广告内容、用户地理位置等信息进行特征提取并表示为特征向量。
在注意力层中，我们使用注意力机制对不同的特征向量进行权重分配，以表示每个特征的重要性。
全连接层用于对加权后的特征向量进行非线性变换，最后在输出层输出预测的点击率。
四、模型实现与优化在模型实现方面，我们使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来实现我们的模型。
在特征提取阶段，我们可以使用各种深度学习模型如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来提取特征。
在注意力层中，我们使用自注意力机制或者用户-广告之间的交互注意力机制来分配权重。
在训练阶段，我们使用交叉熵损失函数来优化我们的模型，并使用梯度下降算法来更新模型的参数。
五、实验与分析为了验证我们的模型效果，我们在公开数据集上进行了实验。
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基于注意力模型的推荐算法研究
推荐算法向用户推荐符合用户喜好的商品,使商家获得更多的利益,让用户有更好的使用体验。
常见的推荐算法通过协同过滤的过程,根据用户对商品的评分历史,寻找具有相似喜好的用户,进行相互推荐。
但有时用户的评分并不能准确地代表用户的喜爱程度,因为每个人评价标准不同,所以用户的评分行为存在差异,导致推荐效果不佳。
本文提出一种基于注意力模型的推荐算法(Attention-Based Recommendation Algorithm,ABRA)。
通过构建情感注意力模型,分析用户的评论,对用户的评论进行情感分析及情感极性鉴定。
为了能够识别用户情感,将注意力模型加入循环神经网络中,利用情感词典判
断每个词语的情感倾向值,通过训练使模型具有识别情感词的能力。
在情感注意力模型训练的过程中,不仅拟合情感分类的结果,而且模
型隐藏层节点的注意力权重拟合情感词典中词语的情感倾向值,从而为模型生成情感特征向量。
提出的上下文注意力模型使单词的状态由窗口大小为w的上下文状态决定,达到充分利用上下文信息的目的。
本文将情感注意力模型应用在推荐系统中,但是并不是每一条用户项目评分矩阵中的记录都需要被更新。
因此提出评分更正门,判断用户的评分操作是否与真实情感相符,并将不相符的评分校正。
再将经过校正的用户-项目矩阵应用在推荐算法中,为用户进行协同过滤推荐,实现更合理的推荐。
最后,将算法应用在Amazon Movies&TV和Yelp 数据集上进行用户评分的预测和Top-N推荐,验证ABRA可以感知用户的情感,从而使推荐的准确率更高。