文档名：基于增强注意力机制的三通道神经协同过滤改进算法
摘要：在神经协同过滤(NCF)的基础上,提出了ATNET模型,在原有的广义矩阵分解(GMF)、多层感知机(MLP)双特征通道基础上,增加辅助信息处理(AIP)通道,结合用户和项目的辅助信息,增强算法学习特征向量不同维度的高阶交互关系.同时,融入注意力机制为网络模型合理分配权重,减少信息的损失,提升推荐性能.最后,在2个真实数据集MovieLens—1m和Pinterest—20上进行实验,结果表明:该模型对比其他常用算法在命中率(HR)和归一化折扣损益(NDCG)都有所提升.
作者：成凌飞 杨向峰 陈天源 刘安康Author：CHENGLingfei YANGXiangfeng CHENTianyuan LIUAnkang
作者单位：河南理工大学物理与电子信息学院,河南焦作454003
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TP391
关键词：注意力机制 推荐系统 多层感知机
机标分类号：TP393.098G35TN929.5
在线出版日期：2023年6月16日
基金项目：河南省科技厅科技攻关项目基于增强注意力机制的三通道神经协同过滤改进算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(6)成凌飞 杨向峰 陈天源 刘安康在神经协同过滤(NCF)的基础上,提出了ATNET模型,在原有的广义矩阵分解(GMF)、多层感知机(MLP)双特征通道基础上,增加辅助信息处理(AIP)通道,结合用户和项目的辅助信息,增强算法学习特征向量不同维度的高阶交互关系.同时,...参考文献和引证文献
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