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Multi-Head multimodal deep interest recommendation network
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OA
AI
DOI：10.1016/j.knosys.2023.110689.png)
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摘要
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从机器学习推荐到深度学习推荐、强化学习推荐、推荐模型压缩等，推荐算法的网络结构变得更加复杂、更具表现力、更轻量级、实时性更高。然而，这些模型大多致力于通过挖掘评级和文本信息来进行推荐，研究人员已经优化了许多推荐模型的网络结构。但挖掘图像信息和丰富推荐模型特征的研究较少，深度推荐模型结构和实时性仍有一定的优化空间。为此，本文通过在DIN模型中添加多头和多模态模块，提出了一种称为MMDIN的模型。多模态模块提取图像特征，丰富了模型可利用的特征集，加强了模型的交叉组合和拟合表达能力。同时，多头机制从不同维度提取特征，进一步提升了模型预测性能。实验结果表明，所提出的MMDIN模型提高了推荐预测性能，并且在综合指标方面优于最新方法。& COPY; 2023 Elsevier B.V.
Keyword:
Multimodal
Multi-Head
Deep learning recommendation
Deep interest recommendation network
Attention-based recommender system
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
Learning compact yet accurate Generative Adversarial Networks for recommender systems为推荐系统学习紧凑而准确的生成对抗网络
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