典型文献
融合复杂先验与注意力机制的变分自动编码器
文献摘要：
传统变分自动编码器模型通常使用标准正态分布作为隐向量先验,当应用于推荐系统等复杂任务时容易导致模型过度正则化和隐向量解耦表现不佳.融合复杂隐向量先验与注意力机制,建立变分自动编码器模型.使用多层神经网络生成的隐向量先验分布替代标准正态分布作为假设先验分布,使得模型能根据数据学习先验分布并获得更多的潜在表征.在单层隐向量的基础上添加辅助隐向量,联合辅助隐向量与数据特征向量再生成隐向量,增强了隐向量的低维表现能力和解耦性.借助注意力机制的特征信息选择特点,对隐向量中重要节点赋予更大的权重值,使其能传递更重要的信息.在数据集Movielens-1M、Movielens-Latest-Small、Movielens-20M和Netflix上的实验结果表明,该模型的Recall@20、Recall@50、NDCG@100相较于基线模型平均提升了12.95％、10.80％、10.48％,具有更高的推荐精确度.
文献关键词：
推荐系统;协同过滤;深度学习;变分自动编码器;辅助隐向量;复杂先验;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
沈学利;马玉营;梁振兴
作者机构：
辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]沈学利;马玉营;梁振兴-.融合复杂先验与注意力机制的变分自动编码器)[J].计算机工程,2022(11):55-61
A类：
复杂先验,辅助隐向量
B类：
注意力机制,变分自动编码器,正态分布,推荐系统,复杂任务,正则化,解耦,多层神经网络,先验分布,数据学习,数据特征,特征向量,低维,表现能力,特征信息,信息选择,重要节点,权重值,Movielens,1M,Latest,Small,20M,Netflix,Recall,NDCG,基线模型,模型平均,协同过滤
AB值：
0.269023
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