检索结果-南通市图书馆

计算机科学与探索 2024年

作者：钱忠胜肖双龙朱辉王晓闻刘金平江西财经大学信息管理学院

长尾现象在序列推荐系统中长期存在，包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题，但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而，长尾用户和长尾项目问题常常同时存在，只考虑其中一方会... 详细信息

长尾现象在序列推荐系统中长期存在，包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题，但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而，长尾用户和长尾项目问题常常同时存在，只考虑其中一方会导致另一方性能不佳，且未关注到长尾用户、长尾项目各自的信息匮乏问题。本文提出一种利用GRU双分支信息协同增强的长尾推荐模型(a long-tail recommendation model utilizing GRU dual-branch information collaboration enhancement， LT-GRU)，从用户与项目两个方面共同缓解长尾问题，并通过协同增强的方式丰富长尾信息。该模型由长尾用户和长尾项目双分支组成，每个分支分别负责各自的信息处理，并相互训练以充实另一方的信息。同时，引入一种偏好机制，通过演算用户与项目的影响因子，以动态调整用户偏好与项目热度，进一步缓解长尾推荐中信息不足问题。在Amazon系列的6个真实数据集上与6种经典模型进行实验对比，相较于长尾推荐模型中最优的结果，所提模型LT-GRU在HR与NDCG两个指标上分别平均提高2.49%、3.80%。这表明，在不牺牲头部用户和热门项目推荐性能的情况下，有效地缓解了长尾用户和长尾项目问题。

关键词：推荐系统长尾推荐信息协同增强 GRU

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