基于注意力模型的推荐算法研究
基于增强多通道图注意力的推荐模型
基于增强多通道图注意力的推荐模型
张昱;苏仡琳;李继涛;陈广书;张明魁
【期刊名称】《河北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(44)2
【摘要】图神经网络具备融合节点信息与拓扑结构的能力,近年来在推荐算法中得到了广泛的应用.然而,现有的基于图神经网络的推荐模型用户行为建模粒度较粗,用户特征学习算法对历史信息使用不足,两者阻碍了用户偏好特征的提取.针对以上问题,本文提出一种基于增强多通道图注意力的推荐模型(enhanced multi-channel graph attention based collaborative filtering recommendation model, EMGACF).在邻域聚合部分,采用多通道图注意力对细粒度用户评分等级建模,有效提升了模型对用户偏好的学习能力;在节点更新部分,提出基于增强自信息的节点更新算法,使用邻居节点聚合表示的同时保留了节点自身历史信息和内在偏好,提升了迭代过程中用户偏好的学习效果.实验部分在4种规模的常用推荐系统基准数据集上训练模型,实验结果表明,预测误差相比于主流模型降低了1.43%~7.81%.
【总页数】9页(P190-198)
【作者】张昱;苏仡琳;李继涛;陈广书;张明魁
【作者单位】北京建筑大学电气与信息工程学院;中国矿业大学深地空间科学与工程研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型
2.基于图模型和注意力模型的会话推荐方法
3.基于注意力增强的热点感知新闻推荐模型
4.基于邻居交互增强和多头注意力机制的跨域推荐模型
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推荐系统中的长尾推荐算法研究进展(二)
推荐系统中的长尾推荐算法研究进展推荐系统是一种帮助用户在信息过载的网络环境中找到感兴趣的内容的重要工具。
然而，传统的推荐系统往往局限于推荐热门和流行的内容，忽视了长尾部分的用户需求。
长尾推荐算法的研究正是针对这一问题，旨在提高推荐系统在长尾部分的效果，满足用户个性化需求。
长尾指的是商品、事件等的销售量或关注度分布呈现出的长尾形态。
在传统推荐系统中，大部分注意力都集中在热门的项目上，因为它们的销售量或关注度较高，数据也更丰富，因此更容易进行推荐。
但是，长尾中的项目数量庞大，虽然单个项目的销售量较小，但是在长尾区域的累积销售量却非常可观，潜在的市场需求也非常大。
因此，研究长尾推荐算法可以帮助推荐系统更好地挖掘和满足用户的多样化需求。
近年来，学术界和工业界对长尾推荐算法的研究取得了一些进展。
其中，一种基础的方法是基于协同过滤的算法，通过分析用户的历史行为数据，发现用户之间的兴趣相似性，并依此为用户推荐未曾接触过的长尾项目。
这种方法的关键在于如何在长尾部分中找到具有潜在兴趣的项目。
为了解决这个问题，研究者提出了一系列方法，例如使用隐语义模型或矩阵分解来捕捉项目之间的关联性，或者引入基于内容的特征来增强项目的表示能力。
此外，近年来兴起的深度学习方法也被应用于长尾推荐算法中。
深度学习模型具有强大的表示学习和特征提取能力，可以从用户行为数据中挖掘出更深层次、更抽象的兴趣模式。
研究者们提出了各种基于深度学习的推荐模型，如基于循环神经网络（RNN）的模型，用于建模用户的序列行为；基于注意力机制的模型，用于发现用户和项目之间的相关性等。
这些模型在长尾推荐中的效果优于传统的方法，可以更好地满足用户的个性化需求。
此外，一些其他的技术手段也被用于改进长尾推荐算法。
例如，基于用户社交网络的推荐方法，通过分析用户在社交网络中的联系和交互信息，发现用户之间的兴趣关联性，并为用户推荐具有潜在兴趣的项目。
此外，基于目标规划或多目标优化的方法也被应用于长尾推荐中，通过平衡热门和长尾部分的推荐效果，提供更全面的用户体验。
基于NCF_框架的CNMF_模型在推荐领域的研究
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2023, 13(10), 1902-1910Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/csahttps:///10.12677/csa.2023.1310188基于NCF框架的CNMF模型在推荐领域的研究崔一航天津工业大学计算机科学与技术学院，天津收稿日期：2023年9月16日；录用日期：2023年10月16日；发布日期：2023年10月23日摘要深度学习在推荐系统领域取得了显著的成功，然而，现有的一些模型仍存在一些局限性，如不能捕捉用户和物品之间的非线性交互信息。
为了解决这个问题，我们对NeuMF模型进行了改进，提出CNMF模型。
首先，我们将NeuMF模型中的多层感知机(MLP)层替换为卷积神经网络(CNN)。
CNN能够有效地提取用户和物品之间的时空特征，从而更好地捕捉它们之间的关系。
其次，我们引入了注意力机制来进一步增强模型的性能。
注意力机制可以自动学习用户和物品之间的重要关系，从而更好地建模推荐过程。
我们通过计算用户和物品之间的注意力权重来加权池化其交互特征，从而更准确地预测用户的喜好。
最后，我们在经典的推荐数据集上进行了大量的实验。
实验结果表明，我们提出的改进算法在准确性和效率方面显著优于传统的NeuMF模型。
特别是在用户和物品数量较大的情况下，我们的算法展现出更好的稳定性和可扩展性。
关键词深度学习，推荐算法，神经网络，特征Research on CNMF Model Based on NCFFramework in the Field of RecommendationYihang CuiCollege of Computer Science and Technology, Tiangong University, TianjinReceived: Sep. 16th, 2023; accepted: Oct. 16th, 2023; published: Oct. 23rd, 2023AbstractDeep learning has achieved remarkable success in the field of recommendation systems, however, some existing models still have some limitations, such as the inability to capture non-linear inte-raction information between users and items. To solve this problem, we improved NeuMF model崔一航and proposed CNMF model. First, we replace the multi-layer perceptron (MLP) layer in the NeuMF model with a convolutional neural network (CNN). CNN can effectively extract the spatio-temporal characteristics between users and items, so as to better capture the relationship between them. Secondly, we introduce the attention mechanism to further enhance the performance of the mod-el. Attention mechanisms can automatically learn important relationships between users and items to better model the recommendation process. We can more accurately predict user prefe-rences by calculating the weight of attention between users and items to pool their interaction characteristics. Finally, we conducted a large number of experiments on classical recommenda-tion datasets. Experimental results show that our improved algorithm is significantly superior to the traditional NeuMF model in terms of accuracy and efficiency. Especially in the case of a large number of users and items, our algorithm shows better stability and scalability.KeywordsDeep Learning, Recommendation Algorithms, Neural Networks, FeaturesThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言推荐算法是信息检索和个性化推荐领域的重要研究方向，它对于帮助用户发现和获取感兴趣的内容具有重要意义。
推荐系统中的评分预测算法研究
推荐系统中的评分预测算法研究推荐系统是一种通过分析用户的历史行为数据，为用户推荐可能感兴趣的物品或服务的技术。
在这个信息爆炸的时代，推荐系统越来越被广泛应用于电子商务、社交网络、视频网站等各个领域。
而评分预测算法作为推荐系统中最核心的一环，其准确度和效果直接影响着推荐系统的用户体验和商业价值。
评分预测算法的核心任务就是根据用户对物品的历史评分，预测出用户可能对未评分物品的评分。
传统的评分预测算法主要包括基于邻域的协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法。
基于邻域的协同过滤算法根据用户或物品之间的相似度来进行评分预测，常见的算法有User-based CF和Item-based CF。
而基于模型的协同过滤算法则是通过建立用户和物品的隐含特征模型来进行评分预测，其中最流行的算法是矩阵分解算法。
虽然传统的评分预测算法在某些场景下表现出色，但也存在一些问题。
比如基于邻域的协同过滤算法容易受到数据稀疏性和冷启动问题的影响，而基于模型的算法对于大规模数据集的拟合效果并不理想。
因此，近年来研究者们纷纷提出了一些新的评分预测算法，以期能够在准确度和效率上取得更好的平衡。
一种比较流行的新型评分预测算法是深度学习算法。
深度学习算法利用神经网络的强大拟合能力，能够更好地挖掘用户和物品之间的非线性关系，从而提高评分预测的准确度。
常见的深度学习算法包括基于神经网络的协同过滤和基于注意力机制的模型。
这些算法在一些数据集上取得了很好的效果，证明了深度学习在评分预测领域的潜力。
除了深度学习算法之外，基于图的推荐算法也是近年来备受关注的研究方向。
基于图的推荐算法通过建模用户和物品之间的交互关系，并利用图神经网络等技术来进行评分预测。
这种算法能够更好地考虑用户的社交关系和物品的属性信息，从而提高推荐系统的个性化程度。
相信随着图神经网络的不断发展，基于图的推荐算法将在未来得到更广泛的应用。
除了算法本身，评分预测算法的评价指标也是推荐系统研究中的一个重要方面。
旅游推荐系统中的个性化推荐算法研究
旅游推荐系统中的个性化推荐算法研究个性化推荐算法在旅游推荐系统中的研究随着旅游业的快速发展和互联网技术的普及，旅游推荐系统成为了帮助用户寻找旅游目的地和优化旅游行程的重要工具。
然而，由于旅游需求的多样性和用户偏好的复杂性，如何有效地为用户提供个性化的旅游推荐成为了一个关键问题。
为了解决这个问题，研究学者们提出了各种个性化推荐算法，并在旅游推荐系统中得到了广泛应用。
个性化推荐是基于用户的兴趣和行为习惯，通过分析用户的历史行为数据和社交网络数据，为用户推荐最相关和个性化的旅游目的地。
其中最常用的个性化推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法和基于深度学习的推荐算法。
首先，协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法。
它通过分析用户的历史行为数据，如用户的浏览记录、购买记录和评分记录，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为行为，向用户推荐相似用户喜欢的旅游目的地。
协同过滤算法的优点是简单易用，但其缺点是容易出现冷启动问题和数据稀疏问题。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于模型的协同过滤算法和基于领域的协同过滤算法。
其次，内容推荐算法是一种基于内容特征的推荐算法。
它通过分析旅游目的地的特征，如景点的位置、评分和价格等，计算旅游目的地之间的相似度，然后根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐与其兴趣相似的旅游目的地。
内容推荐算法的优点是能够解决冷启动问题和数据稀疏问题，但其缺点是无法考虑用户的个性化需求和动态变化。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于标签的推荐算法和基于情感分析的推荐算法。
最后，基于深度学习的推荐算法是一种基于神经网络的推荐算法。
它通过分析用户的历史行为数据和社交网络数据，学习用户的兴趣和偏好，然后根据用户的个性化需求，向用户推荐最相关的旅游目的地。
基于深度学习的推荐算法的优点是能够自动学习用户的特征表示和兴趣模型，但其缺点是需要大量的训练数据和计算资源。
为了解决这些问题，研究学者们还提出了基于注意力机制的推荐算法和基于生成对抗网络的推荐算法。
电商个性化推荐系统大数据分析
电商个性化推荐系统大数据分析第1章引言 (3)1.1 电商个性化推荐系统背景 (3)1.2 大数据分析在电商个性化推荐系统中的应用 (4)1.3 研究目的与意义 (4)第2章个性化推荐系统概述 (4)2.1 推荐系统发展历程 (4)2.1.1 传统推荐系统 (5)2.1.2 互联网时代的推荐系统 (5)2.1.3 大数据时代的推荐系统 (5)2.2 个性化推荐系统的分类与原理 (5)2.2.1 基于内容的推荐系统 (5)2.2.2 协同过滤推荐系统 (5)2.2.3 混合推荐系统 (5)2.3 个性化推荐系统的主要算法 (5)2.3.1 相似度计算算法 (5)2.3.2 用户和物品的表示 (6)2.3.3 基于模型的推荐算法 (6)2.3.4 深度学习算法 (6)2.3.5 强化学习算法 (6)第3章大数据技术概述 (6)3.1 大数据概念与特征 (6)3.1.1 大数据定义 (6)3.1.2 大数据特征 (6)3.2 大数据处理技术架构 (7)3.2.1 数据采集与预处理 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据处理与分析 (7)3.2.4 数据挖掘与机器学习 (7)3.2.5 数据可视化 (7)3.3 大数据分析常用算法 (7)3.3.1 分类算法 (7)3.3.2 聚类算法 (7)3.3.3 关联规则挖掘算法 (8)3.3.4 推荐算法 (8)3.3.5 深度学习算法 (8)第4章电商数据采集与预处理 (8)4.1 电商数据来源与类型 (8)4.2 数据采集方法与技术 (8)4.3 数据预处理流程与策略 (9)第5章用户行为分析与建模 (9)5.1 用户行为数据挖掘 (9)5.1.2 用户行为特征提取 (9)5.1.3 用户行为数据存储与管理 (10)5.2 用户画像构建 (10)5.2.1 用户画像概述 (10)5.2.2 用户标签体系构建 (10)5.2.3 用户画像更新与优化 (10)5.3 用户行为预测模型 (10)5.3.1 用户行为预测方法概述 (10)5.3.2 基于机器学习的预测模型 (10)5.3.3 深度学习预测模型 (10)5.3.4 预测模型评估与优化 (10)第6章商品特征提取与表示 (11)6.1 商品属性分析 (11)6.1.1 基础属性分析 (11)6.1.2 文本属性分析 (11)6.2 商品特征提取方法 (11)6.2.1 基于统计的特征提取 (11)6.2.2 深度学习特征提取 (11)6.3 商品特征表示与相似度计算 (11)6.3.1 向量空间模型 (11)6.3.2 相似度计算方法 (11)第7章个性化推荐算法设计 (12)7.1 基于内容的推荐算法 (12)7.1.1 算法原理 (12)7.1.2 特征提取 (12)7.1.3 用户偏好模型 (12)7.2 协同过滤推荐算法 (12)7.2.1 用户基于协同过滤 (12)7.2.2 项目基于协同过滤 (12)7.2.3 模型优化 (12)7.3 深度学习在推荐系统中的应用 (13)7.3.1 神经协同过滤 (13)7.3.2 序列模型 (13)7.3.3 多模态学习 (13)7.3.4 注意力机制 (13)第8章推荐系统评估与优化 (13)8.1 推荐系统评估指标 (13)8.1.1 准确性指标 (13)8.1.2 多样性指标 (13)8.1.3 新颖性指标 (13)8.1.4 用户满意度指标 (13)8.2 推荐系统冷启动问题 (14)8.2.1 用户冷启动 (14)8.2.3 系统冷启动 (14)8.3 推荐系统优化策略 (14)8.3.1 基于用户的协同过滤优化 (14)8.3.2 基于商品的协同过滤优化 (14)8.3.3 深度学习优化 (14)8.3.4 多模型融合优化 (14)8.3.5 超参数调优 (15)第9章个性化推荐系统实践与应用 (15)9.1 电商平台推荐系统架构 (15)9.1.1 推荐系统概述 (15)9.1.2 推荐系统架构设计 (15)9.1.3 推荐系统技术挑战 (15)9.2 个性化推荐系统在电商领域的应用案例 (15)9.2.1 京东个性化推荐系统 (15)9.2.2 淘宝个性化推荐系统 (15)9.2.3 唯品会个性化推荐系统 (16)9.3 个性化推荐系统在电商运营中的价值 (16)9.3.1 提高销售额与转化率 (16)9.3.2 增强用户体验与满意度 (16)9.3.3 促进商品多样化与长尾效应 (16)9.3.4 提升平台竞争力与市场份额 (16)第10章个性化推荐系统未来发展展望 (16)10.1 新技术对个性化推荐系统的影响 (16)10.1.1 深度学习技术的融入 (16)10.1.2 基于大数据的推荐算法改进 (16)10.1.3 人工智能与物联网的融合 (16)10.2 个性化推荐系统的挑战与机遇 (16)10.2.1 冷启动问题的解决方案 (17)10.2.2 算法可解释性与透明度 (17)10.2.3 隐私保护与数据安全 (17)10.3 未来研究方向与趋势 (17)10.3.1 跨域推荐系统的研究 (17)10.3.2 上下文感知的个性化推荐 (17)10.3.3 面向用户满意度的推荐系统优化 (17)10.3.4 多模态推荐系统的摸索 (17)10.3.5 社会影响与推荐系统 (17)10.3.6 智能化推荐系统的发展 (17)第1章引言1.1 电商个性化推荐系统背景互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，越来越多的消费者倾向于在线购物。
基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法研究
基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法研究摘要：社交推荐算法的目标是从社交网络中发掘用户之间的关系，为用户推荐合适的项目或关系。
目前常见的推荐算法主要是基于用户历史行为和用户兴趣标签等信息进行推荐。
但是这种推荐方法忽略了用户之间的社交关系，传统算法往往难以充分利用社交网络进行推荐。
为了解决这个问题，本论文提出了一种基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法，在相互影响的用户之间建立具有权重的社交关系图，并利用图注意力网络来计算不同社交关系之间的权重，从而更加准确的捕捉用户之间的关系。
同时，我们将用户的属性信息和社交关系信息结合起来，通过马尔可夫决策过程来推荐适合的社交关系和项目。
在数据集上的实验结果表明，与传统的推荐算法相比，我们的算法能够更好地利用用户之间的社交关系，在推荐准确度和多样化方面都有了显著的提升。
关键词：社交推荐；关系度量；图注意力网络；马尔可夫决策过程一、引言社交网络的普及和发展为推荐算法带来了新的机遇和挑战。
社交推荐算法已经成为社交网络上一项重要的研究方向。
社交推荐算法的目标是从社交网络中发掘用户之间的关系，为用户推荐合适的项目或关系。
人们往往会信任朋友或共同体内的用户更多，因此推荐算法需要考虑用户之间的社交关系才能更加准确地推荐。
传统的推荐算法主要是基于用户历史行为和用户兴趣标签等信息进行推荐。
但是这种推荐方法忽略了用户之间的社交关系，传统算法往往难以充分利用社交网络进行推荐。
因此，提高社交推荐算法的准确度和多样化，成为当前研究的重点。
本论文提出了一种基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法。
我们的算法在相互影响的用户之间建立具有权重的社交关系图，并利用图注意力网络来计算不同社交关系之间的权重，从而更加准确的捕捉用户之间的关系。
同时，我们将用户的属性信息和社交关系信息结合起来，通过马尔可夫决策过程来推荐适合的社交关系和项目。
本论文的内容安排如下，第二部分介绍相关工作和研究成果；第三部分介绍基于图注意力网络的关系度量社交推荐算法的详细设计；第四部分介绍在数据集上的实验结果以及与传统算法的对比；第五部分对本论文所提出算法的实用性和可扩展性进行讨论；最后是本论文的总结。
一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统
66本文研究的主题是基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。
与目前流行的冷启动模型采用的深度神经网络（DNN）架构相比，本文提出了一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统。
通过引入注意力机制，该系统能够更好地学习并挑选出与客户数据相关性更高的特征，从而提升模型的鲁棒性和准确性。
此外，基于注意力的冷启动模型还能够降低运算成本，因为它只关注用户偏好的内容，而非全文，从而提高整体性能。
该模型适用于多个场景，并具有较强的泛化能力。
在使用注意力机制的冷启动模型中，所采用的注意力机制能够有效训练模型，捕捉到用户的多种需求，并逐步进行优化，从而实现更强的泛化能力。
注意力机制能够将信息汇聚到低维向量中，使得模型能够区分用户的特征，从而更好地满足用户的需求。
同时，在保存用户信息的过程中，可以更好地理解用户需求，并在不同场景下应用，提升模型的泛化能力。
一、研究背景（一）选题意义随着移动互联网的普及，流量套餐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
流量套餐推荐系统的目的是根据用户的需求和使用习惯为其提供最适合的流量套餐。
然而，在冷启动情景下，即用户刚开始使用移动网络时，由于缺乏用户个性化的行为数据，传统的基于协同过滤或内容过滤的推荐算法往往无法有效地进行套餐推荐。
针对冷启动情景下的流量套餐推荐问题，基于注意力机制的推荐系统能够引入更多的上下文信息，提高推荐效果。
通过精准的流量套餐推荐，帮助用户快速找到适合自己的套餐，避免出现流量不足或浪费现象，提升用户对移动网络的整体满意度，从而提升用户体验。
另一方面，通过精细化的推荐策略，运营商能够更好地理解用户需求，减少套餐变更和退订，提高流量资源的利一种基于注意力机制的冷启动流量套餐推荐系统用效率，降低运营商的成本。
因此，开展一种基于注意力机制的冷启动的流量套餐推荐系统的研究具有重要的理论和实际意义，对于提升用户体验、降低运营成本以及推动移动网络市场的发展具有积极的影响。
（二）国内外研究现状当前的推荐算法依赖于用户－产品行为矩阵，但对于历史交互数据较少的产品，推荐准确性会大幅下降。
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基于注意力模型的推荐算法研究
推荐算法向用户推荐符合用户喜好的商品,使商家获得更多的利益,让用户有更好的使用体验。
常见的推荐算法通过协同过滤的过程,根据用户对商品的评分历史,寻找具有相似喜好的用户,进行相互推荐。
但有时用户的评分并不能准确地代表用户的喜爱程度,因为每个人评价标准不同,所以用户的评分行为存在差异,导致推荐效果不佳。
本文提出一种基于注意力模型的推荐算法(Attention-Based Recommendation Algorithm,ABRA)。
通过构建情感注意力模型,分析用户的评论,对用户的评论进行情感分析及情感极性鉴定。
为了能够识别用户情感,将注意力模型加入循环神经网络中,利用情感词典判
断每个词语的情感倾向值,通过训练使模型具有识别情感词的能力。
在情感注意力模型训练的过程中,不仅拟合情感分类的结果,而且模
型隐藏层节点的注意力权重拟合情感词典中词语的情感倾向值,从而为模型生成情感特征向量。
提出的上下文注意力模型使单词的状态由窗口大小为w的上下文状态决定,达到充分利用上下文信息的目的。
本文将情感注意力模型应用在推荐系统中,但是并不是每一条用户项目评分矩阵中的记录都需要被更新。
因此提出评分更正门,判断用户的评分操作是否与真实情感相符,并将不相符的评分校正。
再将经过校正的用户-项目矩阵应用在推荐算法中,为用户进行协同过滤推荐,实现更合理的推荐。
最后,将算法应用在Amazon Movies&TV和Yelp 数据集上进行用户评分的预测和Top-N推荐,验证ABRA可以感知用户的情感,从而使推荐的准确率更高。