典型文献
基于注意力门控神经网络的社会化推荐算法
文献摘要：
针对社会化推荐算法中存在的推荐准确率不高的问题,提出了一种多头注意力门控神经网络(MAGN)算法.具体来说,采用门控神经网络对输入的用户和用户-朋友对进行融合得到联合嵌入,利用注意力记忆网络来获取不同朋友在不同方面对用户的影响,利用多头注意力来获取在不同方面对用户影响程度偏高的几位朋友.采用门控神经网络将朋友影响和用户自身兴趣偏好进行混合,继而基于混合兴趣偏好对项目进行推荐.在两个公开真实数据集上进行实验进一步验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
推荐系统;深度学习;注意力机制;门控神经网络
中图分类号：
作者姓名：
邱叶;邵雄凯;高榕;王春枝;李晶
作者机构：
湖北工业大学 计算机学院,武汉 430068;武汉大学 计算机学院,武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]邱叶;邵雄凯;高榕;王春枝;李晶-.基于注意力门控神经网络的社会化推荐算法)[J].计算机工程与应用,2022(05):112-118
A类：
MAGN
B类：
注意力门,门控神经网络,社会化推荐,推荐算法,多头注意力,具体来说,联合嵌入,记忆网络,用户影响,几位,兴趣偏好,合兴,真实数据,推荐系统,注意力机制
AB值：
0.29947
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