【摘 要】
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随着互联网技术、大数据技术和人工智能技术的不断发展,个性化推荐系统已广泛应用于各类电子商务平台和多媒体网站,为用户筛选信息、优化体验,为企业吸引用户、增加收益。近年来,深度学习技术给推荐系统领域带来新的进展。得益于神经网络强大的表征能力和灵活的模块结构,基于深度学习的协同过滤推荐算法和序列推荐算法克服了传统推荐算法中的许多障碍,取得了更好的推荐效果。目前,基于深度学习的推荐算法仍然存在推荐精准度、
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随着互联网技术、大数据技术和人工智能技术的不断发展,个性化推荐系统已广泛应用于各类电子商务平台和多媒体网站,为用户筛选信息、优化体验,为企业吸引用户、增加收益。近年来,深度学习技术给推荐系统领域带来新的进展。得益于神经网络强大的表征能力和灵活的模块结构,基于深度学习的协同过滤推荐算法和序列推荐算法克服了传统推荐算法中的许多障碍,取得了更好的推荐效果。目前,基于深度学习的推荐算法仍然存在推荐精准度、模型可扩展性和模型训练效率方面的限制。本文从这些问题和挑战出发,针对现有算法的缺点和不足,进行算法研究和改进:（1）提出一个融合图神经网络的深度协同过滤推荐算法Graph CF,通过使用图神经网络对用户和物品之间的交互信息进行显式建模,从而提升推荐模型的精准度;（2）提出一个融合归零残差系数的深度序列推荐算法RZRec,通过对所有残差块结构添加归零残差系数,为模型堆叠更多的中间隐含层,从而提升模型的表达能力和推荐精准度;（3）观察发现深度序列推荐模型的隐含层之间具有很高的相似度。受此启发,提出一个基于知识迁移的深度序列推荐模型训练加速算法Stack Rec,通过层堆叠和知识迁移,在不损失推荐精准度的条件下,实现2倍以上的训练加速效果。本文通过大量的对比实验和消融分析来验证所提出方法能有效缓解上述限制,提升推荐效果和性能。综上所述,本文针对深度学习推荐模型的精准度问题、可扩展性问题、训练效率问题提出了有效的解决方案,并通过在真实数据集上进行实验验证了所提算法的有效性,对于推进深度学习在推荐系统中的研究和实用化具有一定的理论意义和应用价值。
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