融合用戶(hù)興趣建模的智能推薦算法研究
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：911 K
標(biāo)簽： 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 推薦系統(tǒng) DDPG
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文檔介紹：強(qiáng)化學(xué)習(xí)被越來(lái)越多地應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中。提出一種基于DDPG融合用戶(hù)動(dòng)態(tài)興趣建模的推薦方法（DDPG-LA），使用LSTM網(wǎng)絡(luò)提取用戶(hù)的長(zhǎng)期興趣，利用注意力機(jī)制方法提取用戶(hù)的短期興趣，將兩種興趣結(jié)合作為智能體的狀態(tài)。同時(shí)，在LSTM網(wǎng)絡(luò)中加入狀態(tài)增強(qiáng)單元，以加速模型對(duì)于用戶(hù)長(zhǎng)期興趣的建模，在注意力機(jī)制中加入緩解推薦延遲的模塊來(lái)解決該方法應(yīng)用于推薦系統(tǒng)中時(shí)所產(chǎn)生的缺陷。在Movelines的兩個(gè)數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，同時(shí)在各種測(cè)試指標(biāo)上與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示所提出的算法更具優(yōu)越性。
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