5个研究背景和意义示例,教你写计算机深度因子分解机论文

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基于深度学习模型的电影推荐研究

这是一篇关于电影推荐,深度学习,协同降噪自编码器,深度因子分解机的论文, 主要内容为互联网技术和信息技术为社会发展及百姓生活注入的新活力,也促使社交网络、网络娱乐、搜索引擎及电子商务等快速发展,带来了“信息过载”的问题。以推荐系统为代表的信息过滤技术可以满足人们的信息获取需求,所以研究如何构建一个好的推荐系统,是很有意义的。近年来,作为机器学习领域中一个新的研究方向,对于深度学习技术的研究获得了很多突破,其在搜索技术、人机对弈、数据挖掘、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉等多方面都有很多应用。同时,学者们也开始结合深度学习模型来研究个性化推荐领域,并取得了众多的研究成果和经验。深度推荐算法与基于用户或项目的协同过滤算法、基于内容的推荐等传统推荐算法比较,具有更佳的推荐性能和更强大的场景适用性。本论文首先回顾了对于传统推荐算法的改进研究现状,以及在电影个性化推荐中结合深度学习技术的研究成果,并深入研究了自编码神经网络、深度因子分解机等几种典型的深度学习模型,分析了不同深度学习模型的原理及其融入个性化推荐系统的建模思路。本论文还使用Movielens这一经典数据集,对基于深度学习算法的电影个性化推荐展开研究,采用协同过滤降噪自编码器CDAE、深度因子分解机Deep FM两种基于深度学习的推荐模型,构建不同的深度推荐模型对用户历史交互电影数据进行分析,得到电影推荐结果。从实验结果来看,深度学习模型的推荐效果比经典协同过滤算法均有一定的提高。最后基于目前的研究成果和本文深度推荐模型的实验结果,尝试分析如何利用深度学习技术来设计一个好的电影推荐系统,并将不同深度推荐模型的推荐效果与经典协同过滤推荐系统算法进行比较,分析总结不同的模型在电影推荐应用中的适用性和不足,给出深度学习技术在电影个性化推荐研究中的相关建议。

基于深度因子网络的电影推荐算法研究

这是一篇关于因子分解机,深度神经网络,梯度提升决策树,深度因子分解机的论文, 主要内容为随着时代的发展,在互联网上观看电影等影视资源已成为人民群众重要的精神娱乐来源。电影推荐系统不仅能给用户带来良好的观看体验,满足其个性化需求,还能为视频网站带来巨大的广告收益。电影推荐系统涉及技术众多,其中电影推荐算法是其最核心的技术,目的是准确地挖掘出用户需要或感兴趣的信息。基于深度神经网络的电影推荐算法具有特征学习能力强、实时性好等特点,也存在着对低阶特征组合学习不足、无法利用电影名称等辅助性信息的问题。针对这些问题,研究基于深度因子网络的电影推荐算法,以提高电影评分预测的准确性。主要研究内容和成果如下:针对如何充分学习电影推荐系统中低阶特征组合,从而提高电影评分预测准确性的问题,分析了电影推荐数据高维稀疏的特点,设计了基于因子分解机(FM)的推荐模块。引入精度更高的域感知因子分解机(FFM)算法,提高模型对二阶特征组合的学习能力。提出梯度提升因子分解机(GBFM)算法,对重要特征组合的二阶交叉信息进行学习,利用梯度提升决策树对样本进行编码,再将编码后样本送入FM算法中进行训练。对比实验表明,在电影评分预测的RMSE值上,FFM算法与GBFM算法相对FM算法分别降低了6.0%与5.3%。针对如何学习高阶特征组合以及电影名称等辅助信息,从而模拟真实电影推荐场景的问题,改进了深度因子分解机(Deep FM)模型,设计了基于深度神经网络(DNN)的推荐模块。构造文本卷积网络,以提取电影名称特征。通过数据分析的方式获取重要的统计学特征,加入原始特征集中。对类别型特征进行嵌入处理,根据类别型特征的类别数目情况,采取不同的嵌入维度。通过设置多层隐含层以及激励函数,实现了对高阶特征交叉信息的学习。改进后的DNN模型与原始Deep FM模型相比,在电影评分预测的MSE值上降低了4.4%。针对如何同时学习电影推荐系统中低阶与高阶特征组合,提升模型泛化性能,从而进一步提高电影评分预测准确性的问题,提出深度因子网络模型。采用加权平均的策略对FFM、GBFM以及改进后的DNN模型进行集成,分别用于提取特征的二阶交叉、重要特征组合的二阶交叉以及特征的高阶交叉信息。实验结果表明,深度因子网络模型在电影评分预测的MSE值与RMSE值上相对原始的Deep FM模型分别降低了13.6%以及7%,深度因子网络模型有效提升了电影评分预测的准确性。

基于深度因子网络的电影推荐算法研究

基于对偶学习的top-n推荐系统的设计与实现

这是一篇关于推荐系统,排序算法,对偶学习,深度因子分解机的论文, 主要内容为Web2.0技术的蓬勃发展给互联网带来了复杂多样且数量庞大的在线信息。目前用户面临较为严重的信息过载问题,推荐系统已经发展为解决该问题最常用的手段,可以帮助用户在海量信息中获取自身感兴趣的有用信息。现有的推荐系统存在如下问题:1)推荐系统的效果依赖于系统中用户行为数据的丰富程度,在常见推荐算法中将用户没有交互行为的物品看作负样本存在偏差。2)目前推荐系统关注于物品推荐任务,忽视了为爆款物品发现潜在兴趣用户的营销任务,没有考虑推荐任务与营销任务之间的联系。本文针对上述推荐系统中存在的问题,提出了基于对偶学习的top-n推荐系统。本文的主要工作如下:1.提出一种基于对偶学习的top-n推荐系统,该系统有如下的优势:1)在该系统中同时考虑用户端和商家端的需求,用户需要系统提供良好的个性化体验,商家需要系统提供有效的营销体验。在系统中引入“多目标任务”,通过统一的算法同时实现上述需求。2)在推荐引擎中,通过对用户行为的建模,挖掘用户兴趣,为用户带来更好的个性化体验。本文从功能需求和非功能需求两个角度出发,对系统的功能模块以及数据库进行了详细的设计,提出了两种算法解决上述推荐系统中存在的问题。最后完成了系统的整体实现,并对具体功能进行了详细测试。2.针对需要在算法中同时考虑用户端和商家端需求的问题,提出了一种基于对偶学习的多目标排序算法,该算法旨在通过建立物品推荐和营销场景间的对偶关系来实现算法在无标签数据集上的训练,减少推荐问题对有标签数据集的依赖,同时可以将两种不同场景的推荐任务统一起来学习,建立多目标任务间的数据闭环。通过在多个数据集上实验,验证了算法可以在无标签数据集中提升多目标场景下的推荐效果。3.针对需要优化用户的个性化体验的需求,提出了一种基于卷积神经网络的用户行为序列提取算法,算法通过卷积神经网络将用户行为嵌入到固定维度的向量,实现对用户兴趣的刻画。进一步,提出了甚于Pairwise的深度因子分解机网络,通过在深度因子分解机模型中引入成对损失,提升模型在排序问题上的效果。通过在多个数据集上的实验,验证了模型的有效性。