【摘 要】
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近年来,随着计算机技术的快速发展和推荐系统的日渐成熟,人们在网络中经常会被系统自动推荐消息。由于多数推荐都是基于协同过滤推荐,并没有更全面、更多样化、更深入的考虑到用户的喜好,如何对人们各自的喜爱进行更加准确、高效的推荐已成为研究人员需要解决的问题。本文使用融合生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）和注意力机制（Attention Mechanis
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近年来,随着计算机技术的快速发展和推荐系统的日渐成熟,人们在网络中经常会被系统自动推荐消息。由于多数推荐都是基于协同过滤推荐,并没有更全面、更多样化、更深入的考虑到用户的喜好,如何对人们各自的喜爱进行更加准确、高效的推荐已成为研究人员需要解决的问题。本文使用融合生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GANs）和注意力机制（Attention Mechanism）的协同过滤推荐方法,其具体研究如下:（1）本文提出了一种双层注意力机制的协同过滤模型（Collaborative filtering model based on dual attention mechanism,CF-DA）主要是为了解决用户的行为偏好以及线性和非线性的特征提取。由于生成对抗网络做推荐无法解决用户的行为偏好,所以可以利用双层注意力机制来解决。首先获取用户的信息,在第一层注意力层的过程中提取出每个用户对电影特征的偏好,来作为第二层的输入。然后在第二层注意力层中,让用户向量与用户观影历史记录结合起来通过计算,结果值作为用户的偏好特征值。最后,利用偏好特征值与线性特征值经过特定函数得出最终权重值。（2）本文提出了一种生成对抗网络和注意力机制结合的模型。在本文中,首先使用用户、电影信息作为输入,并且让对抗生成网络中的生成器去生成一个n维向量。接下来,本文提出了一种融合注意力机制的新方法,就是在对抗网络模型上面增加了CF-DA模型,让n维向量和注意力机制得到的权重值进行求积计算,得到的结果值放入推荐列表中作为判别器的输入,判别器会拿输入值跟真实数据作对比,如果推荐列表的数值接近真实数据,则判别器会判别为真（real为1）,进行推荐;否则判别为假（fake为0）,进行反向传播。在训练过程中,每次的正向传播都会得到输出值和真实值的损失值,这个损失值越小,代表模型越好,我们把ACFGAN（GANs和CF-DA组合后的模型）中的输出值作为输入去计算损失函数,生成器和判别器会有自己相对应的损失函数,整个模型利用反向传播算法,判别器的参数最先更新,最后生成器参数的更新需要通过再次采样得来的噪声数据进行,从而达到优化模型的效果。（3）实验设计、结果和分析。本文基于所提方法与其他先进的方法综合相比具有较好的性能。最后,通过真实数据集上的大量实验,验证了CF-DA模型融入进ACFGAN模型中确实能够有效提升推荐准确度和效率。
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