【摘 要】
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在信息化时代,信息过载问题使得推荐系统在各种在线服务中被广泛应用。为了提升推荐精度,工业界普遍部署表达能力较好的深度推荐模型来为用户产生更加有用的推荐结果。同时,为了提升推荐的个性化程度和缓解数据稀疏问题,推荐相关的辅助信息越来越多地被应用到推荐过程中,来进一步提升推荐质量。但是对目前已有的深度推荐算法来说,由于其特征嵌入层存在着可扩展性和表达能力上的局限,受特征输入维度影响严重而无法高效灵活地融
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在信息化时代,信息过载问题使得推荐系统在各种在线服务中被广泛应用。为了提升推荐精度,工业界普遍部署表达能力较好的深度推荐模型来为用户产生更加有用的推荐结果。同时,为了提升推荐的个性化程度和缓解数据稀疏问题,推荐相关的辅助信息越来越多地被应用到推荐过程中,来进一步提升推荐质量。但是对目前已有的深度推荐算法来说,由于其特征嵌入层存在着可扩展性和表达能力上的局限,受特征输入维度影响严重而无法高效灵活地融入辅助信息。本文针对这一问题,结合目前充分发展的图嵌入算法在表达能力上的优势,对如何高效利用辅助信息完成推荐展开研究。研究内容如下:（1）提出一种利用图嵌入进行信息增强的深度推荐架构,实现表示学习和任务学习异步训练来灵活地融入各种类型的辅助信息。首先根据数据之间的联系构建图数据,接着在图数据上利用图嵌入算法进行表示学习得到带有丰富信息的特征向量,即节点的embedding,然后将特征向量作为输入,训练深度模型完成推荐任务的学习。此外针对图嵌入产生的特征向量的特征空间不一致问题,对深度推荐架构进行调整,增加多塔层来缓解特征空间不一致问题并更加充分地挖掘特征向量中的信息;针对关键业务特征容易被深度交叉所湮灭的问题,增加因子分解机（FM）结构来对关键业务特征进行“记忆”。最后通过基于真实数据集的实验验证了本文提出模型的有效性、不同图嵌入算法和多塔层的影响以及本文提出的模型相比于传统推荐算法在计算成本上的优势等相关问题。（2）针对本文提出的模型在实际应用中可能遇到的embedding冷启动问题,对冷启动问题的解决方案展开研究。本文分别从冷启动补充机制、图嵌入算法和深度架构调整三个角度提出解决方案,并基于两个真实数据集构建不同程度的冷启动数据,将提出的不同角度的冷启动机制在所构建的数据集上进行实验。首先结合实验结果分析了不同冷启动机制在不同冷启动程度下的敏感程度及其中原因,在此基础上讨论了不同应用情境下各类冷启动机制的适用情况,来指导实际应用。本研究为高效地利用辅助信息生成信息增强的推荐提供了一种新的解决方案,在端到端的推荐架构之外丰富了特征预训练的深度推荐算法的研究。本研究所提出的方法和模型可以应用于现实世界中数据规模较大的在线服务平台的推荐服务,为其提供了一种兼顾推荐质量和服务效率的模型架构,有利于平台的用户留存和利润获取。
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