【摘 要】
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对多个目标进行建模是推荐系统的常见需要。例如,用户收听歌曲后可能产生收藏、下载、分享等多种行为反馈,不同行为反馈代表该歌曲满足了用户不同层面的需求,并且每种行为反馈对于不同的用户代表不同的意义。只对某一种行为反馈进行单目标优化的推荐算法难以全面地满足不同用户的需要,所以有必要设计推荐算法对用户不同类型的行为反馈进行多目标优化学习。近年来多任务学习已成为解决此类需求的标准方法。目前提出的多任务推荐模
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对多个目标进行建模是推荐系统的常见需要。例如,用户收听歌曲后可能产生收藏、下载、分享等多种行为反馈,不同行为反馈代表该歌曲满足了用户不同层面的需求,并且每种行为反馈对于不同的用户代表不同的意义。只对某一种行为反馈进行单目标优化的推荐算法难以全面地满足不同用户的需要,所以有必要设计推荐算法对用户不同类型的行为反馈进行多目标优化学习。近年来多任务学习已成为解决此类需求的标准方法。目前提出的多任务推荐模型绝大部分都集中在使用非序列化的输入特征,但是在实际的音乐推荐场景中,输入数据通常是序列化的,而且用户行为日志等隐式反馈数据比评分等显式反馈数据更易获取。将用户行为序列建模为显式的序列表示,可以使多任务模型结合时间依赖关系,从而更准确地预测未来的用户行为。因此,基于多任务学习和用户行为序列的音乐推荐是一个重要但尚未被深入探讨的问题。本文提出了一个新的多目标推荐模型MOGA（Multi-Objective GRU with Attention）。该模型基于多任务学习和注意力机制,扩展了循环神经网络GRU同时提取多种行为序列信息的能力,提高了用一个模型同时给出多个目标行为预测值的精度。首次将多任务学习方法SNR子网路由算法和GRU结合,实现同时提取多种行为序列信息的能力。并且设计注意力机制根据与当前目标行为的相关度对输入信息进行加权,缓解频率低的目标行为数据被淹没的问题。此外,模型支持用户兴趣实时更新。最后,本文设计并实现了私人FM音乐推荐系统,基于Hadoop、Storm、Keras等开源计算框架实现了用户多种行为序列获取模块、模型离线训练模块、实时更新模块、实时推荐模块,并将本文提出的MOGA模型应用于本系统。
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