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摘要
提出了一种增强注意力的耦合协同过滤推荐模型EACoupledCF(enhancedattention-basedcoupled collaborative filtering)。首先，通过构建融合空间注意力的卷积神经网络(spatial attention-based convolutional neural network,SACNN)捕获用户和商品在属性信息上的显式耦合关系；然后，提出了基于层级注意力的深度神经网络HADNN(hierarchicalattention-baseddeepneuralnetwork)用于学习用户和商品在交互信息上的隐式耦合关系；最后，EACoupledCF通过整合用户与商品的显式和隐式耦合关系，构建联合学习模型，从而实现更为精准的推荐。通过在2个真实数据集MovieLens-1M和Tafeng上进行对比实验，结果表明，提出的EACoupledCF模型比现有主流推荐算法具有更好的性能。
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