基于BERT的新颖性推荐系统研究与实现
这是一篇关于深度学习,推荐系统,兴趣偏好,新颖性推荐,聚类的论文, 主要内容为近年来,随着互联网时代中人工智能、大数据等高新技术的快速发展,互联网中的信息数据量呈指数增长,人们从海量的信息数据中找到目标信息变得十分困难。服务商向人们提供高质量的推荐服务,可以有效减少获取目标信息的时间成本,以及提高人们对服务提供商的粘度,增加平台的收益。在高质量的推荐服务中,推荐模型会对用户的行为数据进行数据挖掘,提取用户的兴趣偏好,从而提供个性化推荐服务。当前,推荐模型的研究取得了一定的进展,但在模型的性能和推荐结果满意度上依然有改进的空间。本课题基于深度学习技术研究用户的行为模式,挖掘用户的长短期兴趣偏好,设计多阶段推荐方案中的模型和方法,并开发推荐系统,为用户提供高质量的推荐服务,具体内容如下:(1)基于BERT的新颖性推荐研究。针对现有推荐模型和方法忽略用户兴趣偏好是动态变化的问题,以及在一定时内会提供同质化电影的问题,论文在多阶段推荐方案中设计了多个模型和方法。首先,在召回层提出一种基于用户兴趣建模的召回模型,充分利用BERT网络挖掘用户行为序列中的特征信息,缩小排序层的搜索范围。其次,在排序层提出一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型,设计时间函数获取时间位置信息,利用时序卷积网络和BERT网络捕获序列中的细粒度关系,从而得到高质量的Top-N推荐列表。最后,在重排序层提出一种基于用户兴趣聚类的新颖性推荐方法,利用Mean-Shift聚类算法获取用户的兴趣簇,设计新颖激活函数增加非线性特征,实现Top-N推荐列表重排序,完成新颖性推荐。在公开数据集上进行实验,对比现有模型和方法,在各评价指标上均有明显的提升。(2)设计并实现一个基于BERT的新颖性推荐系统。基于多阶段推荐方案中提出的模型和方法,从软件开发的角度对推荐系统进行需求分析与设计,明确推荐系统的功能和非功能需求,科学规划系统的整体架构,并基于B/S体系结构,采用Django后端框架和HTML+Vue.js前端框架实现基于BERT的新颖性推荐系统。通过系统测试,该系统具有良好的兼容性和响应速度,以及正确地好提供高质量的、新颖的推荐服务。
基于BERT的新颖性推荐系统研究与实现
这是一篇关于深度学习,推荐系统,兴趣偏好,新颖性推荐,聚类的论文, 主要内容为近年来,随着互联网时代中人工智能、大数据等高新技术的快速发展,互联网中的信息数据量呈指数增长,人们从海量的信息数据中找到目标信息变得十分困难。服务商向人们提供高质量的推荐服务,可以有效减少获取目标信息的时间成本,以及提高人们对服务提供商的粘度,增加平台的收益。在高质量的推荐服务中,推荐模型会对用户的行为数据进行数据挖掘,提取用户的兴趣偏好,从而提供个性化推荐服务。当前,推荐模型的研究取得了一定的进展,但在模型的性能和推荐结果满意度上依然有改进的空间。本课题基于深度学习技术研究用户的行为模式,挖掘用户的长短期兴趣偏好,设计多阶段推荐方案中的模型和方法,并开发推荐系统,为用户提供高质量的推荐服务,具体内容如下:(1)基于BERT的新颖性推荐研究。针对现有推荐模型和方法忽略用户兴趣偏好是动态变化的问题,以及在一定时内会提供同质化电影的问题,论文在多阶段推荐方案中设计了多个模型和方法。首先,在召回层提出一种基于用户兴趣建模的召回模型,充分利用BERT网络挖掘用户行为序列中的特征信息,缩小排序层的搜索范围。其次,在排序层提出一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型,设计时间函数获取时间位置信息,利用时序卷积网络和BERT网络捕获序列中的细粒度关系,从而得到高质量的Top-N推荐列表。最后,在重排序层提出一种基于用户兴趣聚类的新颖性推荐方法,利用Mean-Shift聚类算法获取用户的兴趣簇,设计新颖激活函数增加非线性特征,实现Top-N推荐列表重排序,完成新颖性推荐。在公开数据集上进行实验,对比现有模型和方法,在各评价指标上均有明显的提升。(2)设计并实现一个基于BERT的新颖性推荐系统。基于多阶段推荐方案中提出的模型和方法,从软件开发的角度对推荐系统进行需求分析与设计,明确推荐系统的功能和非功能需求,科学规划系统的整体架构,并基于B/S体系结构,采用Django后端框架和HTML+Vue.js前端框架实现基于BERT的新颖性推荐系统。通过系统测试,该系统具有良好的兼容性和响应速度,以及正确地好提供高质量的、新颖的推荐服务。
面向长尾和冷启动物品的新颖性推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,新颖性推荐,解耦表示,自监督学习的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,线上数据的规模大幅增加。用户从网络中获取信息变得更加便利,但同时也受困于如何从浩瀚的网络信息中撷取真正对自身有用的知识。个性化推荐系统成为一种缓解信息过载问题的有效途径。相比于搜索引擎,推荐系统无需用户主动地提供查询目标,而是利用隐式/显式的用户反馈数据,从中检索相关信息呈现给用户,已受到国内外研究者的广泛关注。在推荐系统数据中存在着长尾分布,即少部分流行的头部物品存在大量交互数据,而绝大部分尾部商品只有很少的交互数据。由于不均匀的数据分布,传统基于协同过滤和基于内存的方法通常会放大热门物品的作用,从而对推荐新颖性带来负面影响。近年来,已有少量工作致力于挖掘更多小众的长尾物品以提高推荐系统的新颖性。这些工作虽然提高了新颖程度,但其过于强调长尾物品的重要性,导致推荐精度大幅下降,并且现有方法尚未深入探究物品流行度和用户意图相互作用的内在机理。针对上述问题,本文提出了一种意图解耦的新颖性推荐框架,该框架将用户/物品的特征分解为流行度、兴趣偏好因素,建模其对用户交互行为产生的影响,从而将用户本质意图引入推荐过程,以期对长尾、流行物品推荐的平衡。此外,现有新颖性推荐的工作仅局限于对长尾物品的处理,本文则拓展了其定义,将未出现在系统中的冷启动物品纳入该范畴,并进一步提出了自监督增强的新颖性推荐框架。该框架利用自监督学习范式,建模协同特征与内容特征的相关关联,从而为冷启动物品生成更有效的表示。本文区分了头部物品、长尾物品、冷启动物品的不同影响,在真实数据集中进行了Top-K推荐实验,实验结果表明本文提出的方法优于所有基线方法,在推荐的综合度量下取得更好的平衡。此外本文还构造一系列消融实验、参数分析实验、案例研究,从多个角度证明本文方法的有效性。
面向长尾和冷启动物品的新颖性推荐方法研究
这是一篇关于推荐系统,新颖性推荐,解耦表示,自监督学习的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,线上数据的规模大幅增加。用户从网络中获取信息变得更加便利,但同时也受困于如何从浩瀚的网络信息中撷取真正对自身有用的知识。个性化推荐系统成为一种缓解信息过载问题的有效途径。相比于搜索引擎,推荐系统无需用户主动地提供查询目标,而是利用隐式/显式的用户反馈数据,从中检索相关信息呈现给用户,已受到国内外研究者的广泛关注。在推荐系统数据中存在着长尾分布,即少部分流行的头部物品存在大量交互数据,而绝大部分尾部商品只有很少的交互数据。由于不均匀的数据分布,传统基于协同过滤和基于内存的方法通常会放大热门物品的作用,从而对推荐新颖性带来负面影响。近年来,已有少量工作致力于挖掘更多小众的长尾物品以提高推荐系统的新颖性。这些工作虽然提高了新颖程度,但其过于强调长尾物品的重要性,导致推荐精度大幅下降,并且现有方法尚未深入探究物品流行度和用户意图相互作用的内在机理。针对上述问题,本文提出了一种意图解耦的新颖性推荐框架,该框架将用户/物品的特征分解为流行度、兴趣偏好因素,建模其对用户交互行为产生的影响,从而将用户本质意图引入推荐过程,以期对长尾、流行物品推荐的平衡。此外,现有新颖性推荐的工作仅局限于对长尾物品的处理,本文则拓展了其定义,将未出现在系统中的冷启动物品纳入该范畴,并进一步提出了自监督增强的新颖性推荐框架。该框架利用自监督学习范式,建模协同特征与内容特征的相关关联,从而为冷启动物品生成更有效的表示。本文区分了头部物品、长尾物品、冷启动物品的不同影响,在真实数据集中进行了Top-K推荐实验,实验结果表明本文提出的方法优于所有基线方法,在推荐的综合度量下取得更好的平衡。此外本文还构造一系列消融实验、参数分析实验、案例研究,从多个角度证明本文方法的有效性。
基于BERT的新颖性推荐系统研究与实现
这是一篇关于深度学习,推荐系统,兴趣偏好,新颖性推荐,聚类的论文, 主要内容为近年来,随着互联网时代中人工智能、大数据等高新技术的快速发展,互联网中的信息数据量呈指数增长,人们从海量的信息数据中找到目标信息变得十分困难。服务商向人们提供高质量的推荐服务,可以有效减少获取目标信息的时间成本,以及提高人们对服务提供商的粘度,增加平台的收益。在高质量的推荐服务中,推荐模型会对用户的行为数据进行数据挖掘,提取用户的兴趣偏好,从而提供个性化推荐服务。当前,推荐模型的研究取得了一定的进展,但在模型的性能和推荐结果满意度上依然有改进的空间。本课题基于深度学习技术研究用户的行为模式,挖掘用户的长短期兴趣偏好,设计多阶段推荐方案中的模型和方法,并开发推荐系统,为用户提供高质量的推荐服务,具体内容如下:(1)基于BERT的新颖性推荐研究。针对现有推荐模型和方法忽略用户兴趣偏好是动态变化的问题,以及在一定时内会提供同质化电影的问题,论文在多阶段推荐方案中设计了多个模型和方法。首先,在召回层提出一种基于用户兴趣建模的召回模型,充分利用BERT网络挖掘用户行为序列中的特征信息,缩小排序层的搜索范围。其次,在排序层提出一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型,设计时间函数获取时间位置信息,利用时序卷积网络和BERT网络捕获序列中的细粒度关系,从而得到高质量的Top-N推荐列表。最后,在重排序层提出一种基于用户兴趣聚类的新颖性推荐方法,利用Mean-Shift聚类算法获取用户的兴趣簇,设计新颖激活函数增加非线性特征,实现Top-N推荐列表重排序,完成新颖性推荐。在公开数据集上进行实验,对比现有模型和方法,在各评价指标上均有明显的提升。(2)设计并实现一个基于BERT的新颖性推荐系统。基于多阶段推荐方案中提出的模型和方法,从软件开发的角度对推荐系统进行需求分析与设计,明确推荐系统的功能和非功能需求,科学规划系统的整体架构,并基于B/S体系结构,采用Django后端框架和HTML+Vue.js前端框架实现基于BERT的新颖性推荐系统。通过系统测试,该系统具有良好的兼容性和响应速度,以及正确地好提供高质量的、新颖的推荐服务。
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