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面向序列推荐的小程序应用情境感知与建模

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成果类型:
期刊论文
作者:
吴彦文;龚雪武;荣谦;冉茂良
作者机构:
[吴彦文] 华中师范大学 国家数字化学习工程技术研究中心,武汉430079
[吴彦文] 华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉430079
[龚雪武; 冉茂良; 荣谦] 华中师范大学
语种:
中文
关键词:
小程序推荐;活动理论;情境建模;注意力网络;序列推荐
关键词(英文):
applet recommendation;activity theory;context modeling;attention network;sequence recommendation
期刊:
小型微型计算机系统
ISSN:
1000-1220
年:
2022
卷:
43
期:
7
页码:
1383-1387
基金类别:
国家自然科学基金重点项目(61937001)资助; 教育部国家级新工科研究与实践项目2020年新工科专业改革类项目(E-RGZN20201032)资助;教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会2020年教学改革研究项目(2020-YB-30)资助;
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
物理科学与技术学院
国家数字化学习工程技术研究中心
摘要:
小程序自2017年横空出世就广受用户青睐,主张“即扫即用、即用即走”,但依旧难以针对用户所处特定情境下的需求提供更细粒度和差异化的服务.为此,本文提出一种基于注意力网络的情境感知序列推荐模型(ACA-SR).首先在活动理论视角下对情境信息进行本体建模;然后通过重新定义门控循环单元的更新门和重置门,计算由这些情境所确定的隐藏状态,对用户偏好进行动态建模;最后,通过利用关联情境中的注意力网络,模型能够区分历史行为序列中每个小程序的重要性.实验结果表明,该算法相比其他算法在评价指标如命中率、平均倒数排名和归一化折损累计增益有显著提升.
摘要(英文):
Since its birth in 2017,applets have been widely favored by users,advocating"Scan and use,use and go",but it is still difficult to provide more fine-grained and differentiated services according to the needs of users in specific situations.Therefore,this paper proposes an attention network-based context-aware sequential recommendation model(ACA-SR).Firstly,the ontology model of context perception information is carried out from the perspective of activity theory;then,by redefining the update gate and reset gate of Gated Recurrent Unit,the hidden state determined by these contexts is calculated...

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