科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为在推荐系统中更好挖掘用户物品特征和理解用户需求,提出FGxDeep算法。利用FGCNN网络以原始嵌入矩阵生成新特征,对原始特征和新特征进行拼接后输入到深度因子分解机(DeepFM)算法中,构建FGDeepFM算法;基于FGDeepFM算法与xDeepFM算法融合,提出FGxDeep算法,解决FGDeepFM算法只进行隐式特征元素级交互问题,挖掘显式特征向量级交互,实现端到端训练。将该算法应用到Movielens数据集上,实验结果表明,FGxDeep算法相较现有的推荐算法,在评分预测推荐领域和Top-N推荐领域中,都有效提升了推荐准确性和泛化性。
- 单位
