长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致...长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致另一方性能不佳,且未关注到长尾用户、长尾项目各自的信息匮乏问题。提出一种利用GRU双分支信息协同增强的长尾推荐模型(long-tail recommendation model utilizing gated recurrent unit dualbranch information collaboration enhancement,LT-GRU),从用户与项目两个方面共同缓解长尾问题,并通过协同增强的方式丰富长尾信息。该模型由长尾用户和长尾项目双分支组成,每个分支分别负责各自的信息处理,并相互训练以充实另一方的信息。同时,引入一种偏好机制,通过演算用户与项目的影响因子,以动态调整用户偏好与项目热度,进一步缓解长尾推荐中信息不足问题。在Amazon系列的6个真实数据集上与6种经典模型进行实验对比,相较于长尾推荐模型中最优的结果,所提模型LT-GRU在HR与NDCG两个指标上分别平均提高2.49%、3.80%。这表明,在不牺牲头部用户和热门项目推荐性能的情况下,有效地缓解了长尾用户和长尾项目问题。展开更多
目前推荐系统普遍存在长尾问题,导致商品推荐覆盖率低、多样性差,为此提出一种融合有偏随机游走(Node2Vec)和负反馈强化学习的商品推荐算法GES4RL(Graph Embedding with Side Information for Reinforcement Learning)。对商品传播的有...目前推荐系统普遍存在长尾问题,导致商品推荐覆盖率低、多样性差,为此提出一种融合有偏随机游走(Node2Vec)和负反馈强化学习的商品推荐算法GES4RL(Graph Embedding with Side Information for Reinforcement Learning)。对商品传播的有向加权图使用Node2Vec算法学习商品的编码表示;引入门控循环单元(GRU)对用户偏好的动态情况进行建模,并使用基于负反馈强化学习模型计算出长尾商品的最佳推荐策略。在TianChi电商数据集上的实验表明,该算法显著提高了商品推荐的多样性和命中率。展开更多
文摘长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致另一方性能不佳,且未关注到长尾用户、长尾项目各自的信息匮乏问题。提出一种利用GRU双分支信息协同增强的长尾推荐模型(long-tail recommendation model utilizing gated recurrent unit dualbranch information collaboration enhancement,LT-GRU),从用户与项目两个方面共同缓解长尾问题,并通过协同增强的方式丰富长尾信息。该模型由长尾用户和长尾项目双分支组成,每个分支分别负责各自的信息处理,并相互训练以充实另一方的信息。同时,引入一种偏好机制,通过演算用户与项目的影响因子,以动态调整用户偏好与项目热度,进一步缓解长尾推荐中信息不足问题。在Amazon系列的6个真实数据集上与6种经典模型进行实验对比,相较于长尾推荐模型中最优的结果,所提模型LT-GRU在HR与NDCG两个指标上分别平均提高2.49%、3.80%。这表明,在不牺牲头部用户和热门项目推荐性能的情况下,有效地缓解了长尾用户和长尾项目问题。
文摘目前推荐系统普遍存在长尾问题,导致商品推荐覆盖率低、多样性差,为此提出一种融合有偏随机游走(Node2Vec)和负反馈强化学习的商品推荐算法GES4RL(Graph Embedding with Side Information for Reinforcement Learning)。对商品传播的有向加权图使用Node2Vec算法学习商品的编码表示;引入门控循环单元(GRU)对用户偏好的动态情况进行建模,并使用基于负反馈强化学习模型计算出长尾商品的最佳推荐策略。在TianChi电商数据集上的实验表明,该算法显著提高了商品推荐的多样性和命中率。
