隐式反馈

作品数：139被引量：507H指数：11
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基于自监督图卷积和注意力机制实现隐式反馈降噪的社交推荐
《电子学报》2025年第1期151-162,共12页郭向星 周魏 杨正益 文俊浩 杨佳佳 刘蔓 
重庆市技术创新与应用发展重大项目(No.CSTB2022TIAD-STX0006);国家自然科学基金(No.72074036,No.62072060)。
基于图神经网络的社交推荐系统取得了较好的性能,然而,基于图神经网络的社交推荐模型存在以下挑战:基于图神经网络的模型的邻域聚集操作会放大用户的隐式行为中的噪声,使得用户和物品的向量表示存在偏差;用户物品图中的边和用户社交关...
关键词：注意力机制 隐式反馈 图卷积神经网络 自监督学习 社交推荐 
基于隐式反馈的深度强化学习MOOC课程推荐方法
《安庆师范大学学报（自然科学版）》2024年第3期63-70,共8页张力 张怡文 单春宇 曹小兰 王兴 刘书影 
安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2020A0784,KJ2021A1159)。
传统课程推荐系统多利用历史交互数据来评估用户对物品的偏好,并以此进行推荐。但是细粒度和动态用户偏好获取受到限制,从而导致推荐结果不精确且缺乏可解释性。针对此问题,本文提出了基于隐式反馈的深度强化学习MOOC课程推荐方法(MCIFR...
关键词：MOOC推荐 会话推荐 深度强化学习 多层感知机 
神经网络增强的成对双线性因子分解机
《计算机工程与科学》2024年第9期1648-1659,共12页周祺 周宁宁 
基于神经网络增强的因子分解机模型因可以捕捉更多高阶特征的交互,使预测结果愈加精准而成为了当前推荐算法的研究热点。针对现有模型在对用户与物品交互特征进行建模时,并没有综合考虑高阶交互特征和原始低阶特征的问题,同时为了提高...
关键词：隐式反馈 成对学习 因子分解机 神经网络 冷启动 
基于样本选择的自学习去噪鲁棒模型
《计算机应用》2024年第S01期77-82,共6页王魁 姚迅 杨捷 
隐式反馈数据能有效缓解推荐系统训练数据稀疏的问题,但它很难反馈真实的用户-项目偏好,导致数据中会包含较多噪声数据,从而影响推荐模型的性能。近年提出的一些去噪方法在一定程度上增强了推荐模型的鲁棒性,但这些方法基本都从数据的...
关键词：推荐系统 自学习 鲁棒性 隐式反馈 去噪 
基于用户隐式反馈信号和多维度兴趣的新闻推荐算法被引量：2
《计算机工程与应用》2024年第12期101-110,共10页武金路 崔晓晖 
国家重点研发计划(2018YFC1604000)。
用户偏好建模是提升个性化新闻推荐质量的关键因素。现有的研究通常将任务建模为点击率预估任务,从用户的显式反馈信号入手,构造兴趣表征。然而,由于显式反馈信号的匮乏以及用户兴趣的多样化和多变化,目前的新闻推荐方法往往存在数据稀...
关键词：新闻推荐 多维度兴趣建模 隐式反馈 注意力机制 
基于轻量级图卷积和隐式反馈增强的多样化推荐
《计算机科学》2024年第S01期669-679,共11页黄春淦 王桂平 吴波 白鑫 
国家自然科学基金(62073051);重庆交通大学研究生教育创新基金(2020S0054)。
近年来,研究人员一直在努力提高推荐系统的准确性,而忽视了多样化对用户满意度的重要影响。目前大多数多样化推荐算法在传统算法生成的准确性候选列表后施加多样性约束进行后处理。然而,这种解耦设计总是导致推荐系统的次优状态。与此同...
关键词：推荐系统 多样性 图卷积 隐式反馈 准确性-多样性困境 
在线旅游产品笔记内容特征对用户隐式反馈行为的影响研究——以小红书亲子旅游账号为例
《江西科学》2024年第3期687-694,共8页谢婷 孙乐怡 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022YB017)。
以小红书社区亲子旅游账号为研究对象,将亲子旅游用户在小红书平台上发布的笔记内容信息进行量化分析。通过类目构建,确立了外部和内部2个一级维度,并细分为22个四级细化指标。以亲子旅游账号发布的小红书笔记的外在形式、内容质量、集...
关键词：在线笔记 内容特征 隐式反馈 点赞和收藏 亲子旅游 
极大似然估计与遗忘曲线的隐式反馈交互推荐算法
《信息技术与信息化》2024年第4期62-65,共4页戚晗 朱天龙 傅殿硕 
针对传统推荐算法对启动数据要求严苛且服务器性能要求过高导致实际项目中较难应用的问题,提出一种挂载在ECS服务器(elastic compute service,ECS)上的基于极大似然估计原理(maximum likelihood estimate,MLE)和双重艾宾浩斯遗忘算法(do...
关键词：极大似然估计 正态拟合 艾宾浩斯遗忘 推荐算法 用户黏性 
基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法被引量：1
《计算机工程与设计》2024年第3期911-917,共7页郭伟 裴帅华 
陕西省自然科学基础研究计划陕煤联合基金项目(2019JLZ-08);陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2020JM-522、2021JM-396)。
针对现有基于知识图谱的推荐算法大多采用随机采样的方法构建感受野导致部分重要信息丢失的问题,提出一种基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法(CKGAN)。设计协作传播层,将用户的历史项目和待推荐项目在知识图谱中进行传播;为区分不...
关键词：知识图谱 随机采样 感受野 图注意力网络 异构网络 隐式反馈 推荐系统 
融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型被引量：1
《控制与决策》2024年第3期1048-1056,共9页欧朝荣 胡军 
国家自然科学基金项目(61936001,62276038);重庆市教委重点合作项目(HZ2021008);重庆市自然科学基金项目(cstc2019jcyj-cxttX0002,cstc2021ycjh-bgzxm0013)。
融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针...
关键词：信息过载 个性化推荐 协同过滤 显式反馈 隐式反馈 神经网络 
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