一种融合用户动态偏好和注意力机制的跨领域推荐方法

摘要

作为当今电子商务中的一项重要技术,推荐系统的重要性日益提升.在项目空间上用户的评分数据十分稀疏,导致推荐系统的质量不佳.商品评论中蕴含着丰富的信息,通过提取评论文本信息能够有效地减少数据稀疏性带来的影响.事实上,用户的偏好并非一成不变的,将不同时间段设置不同的权重能更有效地描述用户的整体状况.在神经网络算法广泛应用的背景下,将神经网络引入到跨领域推荐中可以发现不同领域用户偏好的映射关系.此外,注意力机制是一种流行的深度学习方法,将注意力机制与主题模型结合,提出一种基于注意力机制的跨领域推荐方法.首先,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型分别提取源领域和目标领域的项目主题分布.接着,将其与用户评分、时间权重因子、注意力机制结合,得到用户的动态偏好.然后,使用BP(Back Propagation)神经网络学习用户偏好的映射关系,并将用户在源领域与目标领域的偏好结合.最后,通过协同过滤的方法进行评分预测.实验结果表明,提出的推荐方法在亚马逊电子商品、影视与以及音乐的评分评论数据集上较其它传统推荐策略有着更好的推荐效果.