【摘 要】
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随着互联网的高速发展,人们能够接触到的信息迅速膨胀,将有价值的物品和信息推荐给感兴趣的人,可以极大地提高整个社会的运转效率.因此,近些年来,针对推荐系统的研究和应用得到了学术界和工业界的广泛重视.如今随着计算机算力的提升和Tesnorflow、Pytorch等深度学习框架的出现.以神经网络为代表的模型在推荐算法领域大放异彩.本文主要着眼于推荐系统的排序和召回两个阶段.在排序阶段,我们将召回的结果输
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随着互联网的高速发展,人们能够接触到的信息迅速膨胀,将有价值的物品和信息推荐给感兴趣的人,可以极大地提高整个社会的运转效率.因此,近些年来,针对推荐系统的研究和应用得到了学术界和工业界的广泛重视.如今随着计算机算力的提升和Tesnorflow、Pytorch等深度学习框架的出现.以神经网络为代表的模型在推荐算法领域大放异彩.本文主要着眼于推荐系统的排序和召回两个阶段.在排序阶段,我们将召回的结果输入排序模型中,选出用户最感兴趣的物品并呈现在用户面前.在召回阶段,我们从所有物品的集合中选出用户可能感兴趣的一些物品,作为排序阶段的输入.从自然语言处理领域产生的Transformer模型[1],不仅在该领域产生巨大影响,还迅速被应用于计算机视觉和推荐算法领域.Transformer模型的核心自注意力机制是处理序列数据的有力工具.本文以将自注意力机制为基础,探讨其在推荐系统的排序阶段和召回阶段的应用.本文的主要工作和创新点如下:1.针对排序阶段,本文使用局部敏感哈希算法[2]和K-means聚类算法对自注意力机制中的查询向量矩阵进行降维.我们先使用局部敏感哈希算法将嵌入向量转化为二进制序列的哈希码,然后使用基于汉明距离的K-means算法对哈希码进行聚类,由聚类结果产生权重矩阵来降维查询向量矩阵,从而构建了新的聚类自注意力层.我们将聚类自注意力层应用到推荐系统的排序任务当中,构建新的聚类自注意力模型,并将其与几个常用模型进行对比.在两个公开数据集上,本文所提出的模型在AUC指标下均保持了和经典自注意力模型相当的效果并且优于其他模型,此外,我们的模型与经典的自注意力模型相比显著地节约了时间.2.针对召回阶段,本文考察了经典的双塔模型[3]和基于自注意力机制的SASRec模型[4].在此基础上,我们分别构建了用户邻居序列和历史行为序列,将自注意力机制和经典的双塔结构相结合,使用自注意力层代替经典双塔模型的全连接层,由此得到新的自注意力双塔模型.与经典双塔模型相比它可以有效利用序列信息,与SASRec模型相比它能有效地利用用户信息.我们选取了两种损失函数并且在两个公开数据集上进行数值实验,相比于经典双塔模型,自注意力双塔模型在HR@10和NDCG@10指标上均有所提升.
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