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摘要
许多推荐算法如基于矩阵分解因无法充分挖掘用户对项目的偏好信息而无法取得令人满意的推荐效果。为了解决上述问题，该文设计了两个模块，首先，利用多层感知机技术学习输入的信息以获得较好的特征表示，在原始输入时通过点积操作得到关系信息，并将其命名为深度矩阵分解(DeepMF);其次，在多层感知机中加入多层注意力网络，这样能够得到用户对项目的偏好信息。此外，点积操作应用于输出前是为了获得特征表达的关系信息，这一模块名为深度注意力矩阵分解(DeepAMF)。通过结合两个模块的优势得到联合多层注意力网络矩阵分解算法(MAMF),在四个公开数据集上的实验证明了MAMF算法的有效性。
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