一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法

摘要

针对提升推荐系统中多样性的问题,提出基于NeuMF的NDMF模型.完善推荐多样性特征,定义复合用户活跃度和项目多样性推荐因子,并配合多层感知机挖掘用户-项目的深层交互;对推荐列表进行重排序,即通过多样性特征对项目的预测分数进行相应降权,进一步提高多样性.实验结果表明,在牺牲较少精确度(牺牲了0.02左右)的条件下,该模型可大幅提升推荐的多样性(提升了0.09左右),保证用户对推荐结果的满意度.