推薦系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機(jī)制研究綜述

摘要： 探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何結(jié)合注意力機(jī)制及其變種，以更好地學(xué)習(xí)用戶和物品間復(fù)雜和隱含的關(guān)系，從而提高推薦的準(zhǔn)確性和個(gè)性化水平。從多層感知機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這六類(lèi)典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，研究它們與注意力機(jī)制相結(jié)合進(jìn)行推薦的過(guò)程，具體結(jié)合點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)、標(biāo)簽推薦和評(píng)論評(píng)分預(yù)測(cè)等典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)分析。通過(guò)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制相結(jié)合，模型能夠聚...