计算机应用研究

作者：王梦茹,纪淑娟,梁永全,刘广明,

单位：山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590；

关键词：互补产品,注意力机制,推荐,多模态,神经网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(71772107,62072288)；；

互补产品推荐是为用户推荐可以一起搭配使用的产品。现有产品推荐方法考虑了产品的图像与文本的所有特征，但没有考虑到视觉和文本模态间的关系，此外并不是所有的特征对互补关系的贡献都相同。基于此种情况，提出了一种融合注意力机制的互补产品推荐模型（complementary product recommendation fusing with attention mechanism，CPRFA）。该模型首先用产品的图像和文本信息来丰富其特征表示；其次为了将异质产品与多模态信息统一起来，将其进一步转换为图像和文本向量表示；然后使用注意力机制自适应地为产品的不同特征分配权重；最后学习产品与候选产品之间的关系，进行互补产品的推荐。在基于Amazon数据集的实验中，所提CPRFA模型在各项指标上均优于其他基线模型，表明CPRFA模型可以更准确地为用户推荐互补产品。

来源：2022年第11期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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