融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型研究

来源：计算机工程与应用杂志2023年第24期北京时间：

作者：唐潘, 汪学明

单位：1.贵州大学 公共大数据国家重点实验室，贵阳 550025；2.贵州大学 计算机科学与技术学院，贵阳 550025

摘要：针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题，提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型（TAIP）。在TAIP模型中，将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中，并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机制精准地提取细粒度短期偏好，同时采用Transformer编码器挖掘目标项目与用户兴趣之间的长期偏好，最后利用全连接网络实现全局特征融合提供推荐。在公开数据集MovieLens-1M和YELP上进行实验，实验结果表明TAIP模型在HR、NDCG和MRR评价指标上相较于其他模型至少提升了4.84%和1.38%，具有更佳的推荐性能，验证了TAIP模型的有效性。

关键词：推荐模型,时间感知,时序卷积网络,注意力机制,兴趣偏好