检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2025年第1期42卷 78-85页

作者：李鹏李晓珊朱心如哈尔滨商业大学管理学院哈尔滨150028

推荐系统中因交互数据稀疏性和曝光不均导致的强曝光偏差,会集中推荐高曝光物品,忽略低曝光物品的潜在价值,从而限制用户选择并降低用户体验。为解决这一问题,提出一种结合神经协同过滤和线性置信上界算法的去曝光偏差模型。首先,通过... 详细信息

推荐系统中因交互数据稀疏性和曝光不均导致的强曝光偏差,会集中推荐高曝光物品,忽略低曝光物品的潜在价值,从而限制用户选择并降低用户体验。为解决这一问题,提出一种结合神经协同过滤和线性置信上界算法的去曝光偏差模型。首先,通过分析用户与物品之间的交互数据,利用神经协同过滤算法学习用户和物品的特征,捕捉其潜在偏好;其次,引入线性置信上界算法,并将其生成的奖励值特征嵌入到神经协同过滤模型中,以增强模型对低曝光物品的探索能力;最后,在MovieLens-100K和MovieLens-1M数据集上进行实验,结果显示,与传统的神经协同过滤模型相比,该模型的曝光度提升了约60%,说明其能够有效地缓解曝光偏差,并提高推荐的准确性和公平性,进一步验证了该模型的有效性。

关键词：神经协同过滤线性置信上界曝光偏差个性化推荐

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基于SBERT模型的神经协同过滤

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微型电脑应用 2025年第2期41卷 93-97页

作者：邵必林刘铮孙皓雨西安建筑科技大学管理学院陕西西安710055

针对传统神经协同过滤模型辅助信息利用不足的问题,提出一种结合自然语言处理方法的神经协同过滤模型。所提方法以评论数据作为用户特征,嵌入神经协同过滤模型,从而弥补模型因辅助特征缺失,导致的推荐精度与个性化程度低的问题。采用SB... 详细信息

针对传统神经协同过滤模型辅助信息利用不足的问题,提出一种结合自然语言处理方法的神经协同过滤模型。所提方法以评论数据作为用户特征,嵌入神经协同过滤模型,从而弥补模型因辅助特征缺失,导致的推荐精度与个性化程度低的问题。采用SBERT模型对用户评论文本进行语义提取,通过聚类获得用户辅助特征,再通过嵌入层将其与神经协同过滤模型进行组合。在神经协同过滤框架下,通过学习获得的特征从线性和非线性两方面,模拟用户和项目间的交互关系,并在最后的隐藏层进行结合,给出预测评分。在相同数据集下,将提出的组合模型与其他同类推荐模型进行实验对比。实验结果表明,相比其他同类推荐模型,该组合模型的推荐效果得到了一定提升。

关键词：特征提取自然语言处理神经协同过滤推荐系统

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基于改进神经协同过滤模型的电影推荐系统

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计算机工程与设计 2020年第7期41卷 2069-2075页

作者：王骏虞歌杭州师范大学信息科学与工程学院浙江杭州311121

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及贝叶斯个性化排序算法提取排序信... 详细信息

传统的矩阵分解法只能简单提取低阶信息,特征组合单一无法挖掘更多隐含信息,且特征组合权重相同无法满足个性化推荐。通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及贝叶斯个性化排序算法提取排序信息,使推荐更加精准,推荐得分结合电影流行度和电影类型因子进行微调。通过该推荐模型实现了个性化电影推荐系统,推荐命中率和归一化折扣累积增益得到显著提高。

关键词：神经协同过滤隐性反馈矩阵分解贝叶斯个性化排序算法电影推荐系统

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基于图注意力的神经协同过滤社会推荐算法

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计算机科学 2023年第2期50卷 115-122页

作者：章琪于双元尹鸿峰徐保民北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 沧州交通大学计算机与信息技术学院河北沧州061199

互联网技术的发展使得信息过载问题日趋严重,为了解决传统推荐技术的数据稀疏和冷启动问题,社会推荐逐渐成为近年来的研究热点。图神经网络(GNNs)作为一种能够自然整合节点信息和拓扑结构的网络,为改进社会推荐提供了巨大的潜力。但基... 详细信息

互联网技术的发展使得信息过载问题日趋严重,为了解决传统推荐技术的数据稀疏和冷启动问题,社会推荐逐渐成为近年来的研究热点。图神经网络(GNNs)作为一种能够自然整合节点信息和拓扑结构的网络,为改进社会推荐提供了巨大的潜力。但基于图神经网络的社会推荐还存在许多挑战,例如,如何从用户项目交互图和社交网络图中学习准确的用户和项目的潜在因子表示;简单映射用户和项目的固有属性来获取嵌入,但用户项目交互的关键协作信号未被学习。为了学习更准确的潜在因子表示,捕获关键的协作信号,提升推荐系统的性能,提出了基于图注意力的神经协同过滤社会推荐模型(AGNN-SR)。该模型基于用户项目交互图和社交网络图,通过多头注意力机制多角度地学习用户和项目的潜在因子;此外,图神经网络利用高阶连通性递归地在图上传播嵌入信息,显式编码协作信号,探索用户和项目之间的深层复杂的交互关系。最后,在3个真实数据集上验证了AGNN-SR模型的有效性。

关键词：社会推荐图神经网络多头注意力神经协同过滤

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三通道神经协同过滤算法

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小型微型计算机系统 2022年第3期43卷 525-529页

作者：周超武友新南昌大学信息工程学院南昌330000

传统的神经协同过滤算法在隐式反馈数据集上对用户和项目建模,由于隐式反馈数据天然带有很强的噪音,这给模型的学习带来了挑战.为了缓解该问题,文中提出了一种基于三通道的神经协同过滤算法,该方法使用自编码器去挖掘用户和项目的特征向... 详细信息

传统的神经协同过滤算法在隐式反馈数据集上对用户和项目建模,由于隐式反馈数据天然带有很强的噪音,这给模型的学习带来了挑战.为了缓解该问题,文中提出了一种基于三通道的神经协同过滤算法,该方法使用自编码器去挖掘用户和项目的特征向量,然后结合用户和项目的辅助信息一起通过多层感知机去学习特征向量不同维度之间的高阶交互关系,并将其与传统的神经协同过滤算法融合,以此来提高模型的泛化能力和命中率.此外,在隐式反馈数据集上进行负采样不易且采样结果会极大程度影响模型的表现,文中采用一种基于传统矩阵分解的概率负采样方法克服这个问题,提高了模型的鲁棒性.本文在公开数据集MovieLens上进行了大量实验,实验结果表明基于本文提出的算法比其他先进算法有更优的表现.

关键词：神经协同过滤负采样隐式反馈深度学习推荐系统

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融合上下文信息的神经协同过滤推荐算法研究与应用

融合上下文信息的神经协同过滤推荐算法研究与应用

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作者：毛鲁萍南昌大学

学位级别：硕士

大数据时代下,“信息过载”问题已严重阻碍互联网用户快速获取所需信息,推荐系统是目前解决该问题的有效方法之一。近年来传统推荐算法已不能满足市场需求,实际推荐系统中常将传统推荐算法与新技术结合使用,如在图片识别领域应用广泛的... 详细信息

大数据时代下,“信息过载”问题已严重阻碍互联网用户快速获取所需信息,推荐系统是目前解决该问题的有效方法之一。近年来传统推荐算法已不能满足市场需求,实际推荐系统中常将传统推荐算法与新技术结合使用,如在图片识别领域应用广泛的深度学习技术和挖掘用户所处上下文的上下文感知计算。本文提出融合上下文信息的神经协同过滤推荐模型(TC-Neu CF),并应用于电影场景开发个性化电影推荐系统,帮助用户快速发现喜欢影片,致力于促进推荐算法发展。本文研究工作如下:(1)选取基本推荐模型。本文选取用户历史评分情况作为隐形反馈行为并基于此获取用户偏好。另外分别对基于广义矩阵分解的推荐模型、基于多层感知机的推荐模型和广义矩阵分解及多层感知机结合的混合推荐模型进行实验,以选取最优的基本推荐模型,实验发现相同条件下混合推荐模型效果最佳。(2)混合推荐模型引入时间上下文。考虑到用户所处上下文可以帮助提高推荐精度,本文在混合推荐模型基础上引入时间上下文,实验发现改进模型推荐效果明显优于混合推荐模型。(3)调参以提高推荐效果。本文为提高推荐精度,分别就学习率、推荐长度、迭代次数三个参数进行调参实验,确定最佳参数。本文采用Movie Lens数据集,使用归一化折损累计增益(Normalized Discounted Cumulative Gain,NDCG)、命中率(Hit Rate,HR)两项评价指标对推荐算法的有效性进行评估。实验证明本文所提出的融合上下文信息的神经协同过滤推荐算法的有效性,另外本文所开发电影推荐系统使得该算法得到应用。

关键词：神经协同过滤多层感知机广义矩阵用户上下文电影推荐

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基于图卷积网络和神经协同过滤的推荐算法研究

基于图卷积网络和神经协同过滤的推荐算法研究

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作者：贺巩山武汉大学

学位级别：硕士

推荐系统（Recommender Systems,RS）是一种个性化的信息过滤工具,能够有效地缓解信息过载问题。Top-N推荐是推荐系统中主要的应用问题之一,其目标是根据目标用户的历史行为（如浏览、点击、收藏以及购买等）和其他相关数据,对候选物品... 详细信息

推荐系统（Recommender Systems,RS）是一种个性化的信息过滤工具,能够有效地缓解信息过载问题。Top-N推荐是推荐系统中主要的应用问题之一,其目标是根据目标用户的历史行为（如浏览、点击、收藏以及购买等）和其他相关数据,对候选物品进行排序,并将排在最前面的N个物品推荐给该用户。针对Top-N推荐问题,现有的基于图卷积网络的协同过滤算法侧重于表示学习,往往忽视了对用户和物品匹配函数的学习,其常使用简单的点积运算来对用户和物品之间的交互行为进行建模。而现有的基于神经协同过滤的推荐算法则侧重于匹配函数学习,往往忽视了对用户和物品表示向量的学习,其常使用线性的嵌入层来学习用户和物品的表示。针对基于图卷积网络的推荐算法和基于神经协同过滤的推荐算法各自存在的问题,本文完成了以下工作:第一,本文提出了一种基于图卷积网络的协同过滤算法GCMF（Graph Convolutional Matrix Factorization）以及其变体 GCMF-n（Graph Convolutional Matrix Factorization with normalization）。该类算法认为不同的图卷积层包含了不同的语义信息,而这些信息对不同用户和物品的重要程度各不相同。因此,GCMF和GCMF-n提出为每个用户和物品学习不同的层聚合权重。第二,在GCMF-n的基础上,本文进一步提出了一种基于注意力机制的图卷积协同过滤算法 GCMF-a（Graph Convolutional Matrix Factorization based on Attention Mechanism）。该算法认为每个图卷积层的特征向量都是用户和物品的一种特征,在对用户和物品之间的交互行为进行建模时,不同用户-物品特征对的重要程度各不相同。因此,该算法提出使用注意力机制为不同的用户-物品特征对自适应地分配权重。实验结果表明,和其他对比算法相比,GCMF-a在推荐效果上取得了一定程度的改进。第三,在GCMF和神经协同过滤的基础上,本文进一步提出了一种基于图卷积网络和神经协同过滤的推荐框架 GCN-NCF（Graph Convolutional Network based Neural Collaborative Filtering）。该框架将表示学习和匹配函数学习结合在一起,先利用图卷积网络学习用户和物品的表示向量,然后再使用神经协同过滤框架学习用户和物品之间的匹配函数。同其他对比算法相比,GCN-NCF的实例方法取得了较好的推荐效果。

关键词：推荐系统 Top-N推荐协同过滤图卷积网络神经协同过滤

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基于自注意力机制和神经协同过滤的旅游群组推荐

基于自注意力机制和神经协同过滤的旅游群组推荐

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作者：孙怡东北财经大学

学位级别：硕士

移动互联网的高速发展在4G、5G时代体现出了极强的适应性,为人们日常生活水平的提高提供了强有力的技术加持。在旅游业中,各大旅游网站通过采集吃住行相关的兴趣点信息供用户预订选择,用户在此信息网络中可以充分利用各种数据为出行提... 详细信息

移动互联网的高速发展在4G、5G时代体现出了极强的适应性,为人们日常生活水平的提高提供了强有力的技术加持。在旅游业中,各大旅游网站通过采集吃住行相关的兴趣点信息供用户预订选择,用户在此信息网络中可以充分利用各种数据为出行提供决策依据,但不可避免的也有由于数据量过于庞大而导致用户无法高效选择的问题。推荐系统在众多商业领域展现出其显著的高效优势,但在旅游业的应用还有待研究和拓展。近年来,越来越多的用户以旅游团的方式出行,推荐对象由用户升级为群组,如何去合理高效地聚焦、匹配旅游群组,是进行精准推荐的核心数据预处理工作。此外,相较于传统个性化推荐系统,面向用户的推荐只需考虑个人历史交互信息,而面向群组的推荐不仅面临历史交互数量的增加,还需考虑如何融合群组成员的偏好来预测群组决策,尽可能提高整体满意度。现有的群组推荐系统在融合成员偏好时,多采用静态的、预定义的策略来进行浅层次的评分融合,这极大地增加了群内成员差异性过大导致最终结果满意度过低的风险。除了要认识到不同成员之间的差异性,还应充分考虑到用户的历史交互项对其偏好精准表达的影响,以及不同成员在加入特定群组时对当前候选景点选择的话语权,这个过程是动态、具有交互影响性的,从而才能有效应对稀疏数据集和用户冷启动的问题。本文针对以上问题,以旅游群组推荐系统为目标,开展深入的研究,主要的内容与创新点如下:(1)针对旅游群组用户具有众多不同风格的特点,本文提出一种用户自适应的旅游群组发现算法。应用局部异常点检测方法(Local Outier Factor,LOF)分割离群用户与非离群用户,然后在非离群用户集依次确定初始群组中心、k-means聚类,最后依据一定的标准,确定异常点的群组,完成群组发现。(2)针对旅游群组推荐系统具有动态学习成员偏好和海量数据计算的需求,本文提出一种基于自注意力机制的旅游群组推荐模型(Self-Attention-Based Tour Group Recommendation,SATGR)。该模型首先设计一个两层的神经注意力网络来学习群组中不同成员的个性偏好,当组与不同的项目交互时,既能够根据单个用户历史交互信息学习到其定制偏好向量,还能在模拟群组决策时,根据不同用户历史经验对决策的影响性,为不同用户分配特定的权重,动态调整群体的聚集策略。此外,还应有效利用用户-项交互数据来提高群组推荐的性能。为了在海量数据中捕捉群体决策的复杂过程,本文将原始用户项交互和学习到的组项交互同时输入至神经协同过滤(Neural Collaborative Filtering,NCF)框架,通过这种方式,不仅可以提高两个任务的性能,解决信息过载和动态建模问题,而且还可以通过利用群组数据为没有历史个人行为的冷启动用户提供建议。实验结果表明,自适应群组发现算法相较于随机群组划分方法能有更佳的推荐效果,同时,本文提出的SATGR模型相较于传统的基准推荐模型,在两个数据集(Mafengwo、Foursquare)的 HR 指标上分别提升了 3.83%和 3.02%,NDCG 指标上分别提升了 4.54%和5.64%,从而有效地证明了该旅游群组推荐模型能同时从项目级别和用户级别考虑对群组决策的影响力差异,动态性地聚合不同旅游群组在面对不同候选景点时的偏好,从而更精准地表达旅游群组偏好特征,借助神经协同过滤框架实现旅游群组的动态推荐。

关键词：旅游推荐群组推荐自注意力机制神经协同过滤

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基于文本情感分析和神经协同过滤的电影推荐方法研究

基于文本情感分析和神经协同过滤的电影推荐方法研究

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作者：茆瀚月华中师范大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及和发展，越来越多的人在网络上购买、观看或者评论电影，影视资源已经成为人们获取知识、休闲娱乐的重要途径。在这种情况下，如何利用推荐算法精准地推荐出用户感兴趣的电影显得尤为重要。协同过滤推荐算法能够分析用... 详细信息

随着互联网的普及和发展，越来越多的人在网络上购买、观看或者评论电影，影视资源已经成为人们获取知识、休闲娱乐的重要途径。在这种情况下，如何利用推荐算法精准地推荐出用户感兴趣的电影显得尤为重要。协同过滤推荐算法能够分析用户历史行为数据，获得用户偏好特征，实现个性化、多样化的推荐服务。但该方法面临着用户评分数据稀疏、评分质量不高、用户与电影深层次特征挖掘不充分等问题，推荐效果很难得到提升。　　针对上述问题，本文提出了一种基于文本情感分析和神经协同过滤的电影推荐方法。首先，通过构建方面级情感分析模型，获得电影评论文本的评价方面和评价情感;其次，根据评论文本的方面级情感进行评分修正，达到提高评分质量的目的;最后，利用修正后的用户评分，构建基于显式修正评分的神经协同过滤电影推荐模型，通过潜在特征交叉加强模型特征组合能力，一定程度上减轻评分数据稀疏对推荐效果造成的负面影响。本文具体研究内容如下：　　（1）针对电影评论实体识别性能有待提高问题，本文提出了电影评论实体识别模型ERNIE-BiLSTM-CRF。首先，通过半自动化方式复用已有的电影评论领域本体，为电影评论实体识别提供理论支撑;其次，使用ERNIE预训练语言模型生成高质量的词向量，并将训练出来的词向量输入双向长短期记忆网络和CRF层，实现文本深层次语义信息的分析和计算;最后，输出电影评论实体识别序列。　　（2）针对影评情感信息挖掘不充分、评论文本包含多维情感倾向问题，本文提出了方面级情感分析模型ERNIE-BiLSTM-Attention。首先，使用ERNIE-BiLSTM学习到更多的上下文语义信息;其次，引入注意力机制强化情感分析效果;最后，基于实体识别模型得到的评价维度，实现电影评论方面级情感分析。　　（3）针对电影的用户评分与评论存在偏差、评分区分度低问题，本文提出了基于方面级情感分析的评分修正方法。首先，使用电影评论实体识别模型判断评论文本包含了哪些评价方面;其次，基于不同的评价方面使用情感分析模型得出情感倾向;最后，根据方面级情感分析结果计算出情感因子和修正因子，对评分进行修正，提高评分可信度和评分区分度。　　（4）针对数据稀疏情况下使用传统协同过滤算法效果差、神经协同过滤模型基于隐式反馈信息问题，本文提出了基于显式修正评分的神经协同过滤推荐模型NCFEMS。首先，根据显式修正评分得到用户和电影的隐向量;其次，通过向量特征交叉分别训练广义矩阵分解模型和多层感知机模型;最后，使用训练好的模型参数初始化NCFEMS模型参数，加速模型收敛，得到评分预测结果。实验结果显示：评分修正对于推荐效果提升起到一定的帮助作用;神经网络模型能够有效解决数据稀疏对推荐模型造成的负面影响;模型预训练的方法可以在一定程度上提高推荐效果、加速模型收敛。　　本文提出的基于文本情感分析和神经协同过滤的电影推荐方法具有一定的理论价值和实践意义：实体识别模型和方面级情感分析模型能够丰富电影研究维度，深入挖掘用户评论的方面级情感信息;融入情感信息的评分修正方法可以提高电影评分区分度和可信度;基于显式修正评分的神经协同过滤模型能够提高电影推荐性能，满足用户个性化观影需求。

关键词：电影推荐方法文本情感分析神经协同过滤

来源：评论

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基于图注意力和短期动态兴趣的神经协同过滤社交推荐

基于图注意力和短期动态兴趣的神经协同过滤社交推荐

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作者：章琪北京交通大学

学位级别：硕士

社交推荐是近年来推荐算法的研究热点,能有效地解决传统推荐技术的冷启动和数据稀疏问题,被广泛应用于电子商务、电影视频推荐、个性化广告等领域。目前基于深度神经网络的社交推荐虽然取得了很好的效果,但仍面临许多问题。从用户项目... 详细信息

社交推荐是近年来推荐算法的研究热点,能有效地解决传统推荐技术的冷启动和数据稀疏问题,被广泛应用于电子商务、电影视频推荐、个性化广告等领域。目前基于深度神经网络的社交推荐虽然取得了很好的效果,但仍面临许多问题。从用户项目交互图和社交网络图中学习准确的用户和项目的潜在因子表示问题;捕获隐藏在用户项目交互中的协作信号,描述用户与项目间的内在复杂交互问题;此外,以往的工作通常忽略了项目之间的相关性,很少考虑用户兴趣和项目吸引力的短期动态表示。图神经网络(GNN)能够自然整合节点信息和网络拓扑结构,在学习节点嵌入表示方面的能力强大并且能有效地利用图的高阶连通性,可提升社交推荐性能。因此,本文研究基于图神经网络的社交推荐方法,论文主要工作如下:(1)设计了基于图注意力的神经协同过滤社交推荐模型(AGNN-SR)。AGNNSR模型基于基础社交推荐Graph Rec模型进行设计,以用户项目交互图和社交网络图作为输入,对潜在因子学习模块和预测模块进行改进。在潜在因子学习模块,嵌入图注意力网络(GAT)对用户和项目进行建模,利用多头注意力机制多角度地学习更加准确的用户和项目的潜在因子表示。在预测模块,利用图的高阶连通性设计了神经协同过滤推荐,将用户和项目的协作信号显式注入嵌入过程,捕获用户和项目之间的深层交互。实验结果表明,AGNN-SR模型相较于基础Graph Rec模型,在Ciao、Epinions和Film Trust数据集上,MAE和RMSE分别提高了1.79%、3.78%、5.34%和0.47%、2.31%、3.25%。(2)设计了基于短期动态兴趣的神经协同过滤社交推荐模型(DGNN-SR)。DGNN-SR模型基于基础社交推荐Basic DGNN-SR模型进行改进。输入模块除用户项目交互图和社交网络图外,新增了项目隐式网络图。在潜在因子学习模块,对于用户兴趣和项目吸引力,使用注意力机制静态建模,同时使用LSTM动态建模,结合用户和项目的静态及动态表示得到最终的潜在因子。预测模块使用AGNN-SR模型中的神经协同过滤推荐进行预测。实验结果表明,DGNN-SR模型在Ciao、Epinions和Film Trust数据集上,对比基础Basic DGNN-SR模型,MAE和RMSE分别提高了3.19%、3.88%、3.46%和4.81%、3.55%、4.02%。同时,DGNN-SR模型与未进行动态学习的AGNN-SR模型相比,在Ciao、Epinions和Film Trust数据集上,MAE和RMSE分别提高了1.87%、1.51%、1.39%和2.91%、1.41%、1.74%。本文还将AGNN-SR模型和DGNN-SR模型与PMF、So Reg、Social MF等对比模型进行实验对比,实验结果表明,本文模型的推荐效果均优于对比模型。

关键词：社交推荐图神经网络多头注意力神经协同过滤动态建模

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