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推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶(hù)的喜妤從海量信息中篩選岀其可能感興趣的信息并進(jìn)行排序展示。隨著深度學(xué)習(xí)在多個(gè)研究領(lǐng)域取得了良好的效果，其也開(kāi)始應(yīng)用于推薦系統(tǒng)。目前基于深度學(xué)習(xí)的推薦排序算法常采用Eπ bedding&MLP模式，只能獲得高階的特征交互。為了解決該問(wèn)題， Deepfm在上述模式中加入了因子分解機(jī)（ Factorization Machine，F(xiàn)M），能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的低階與高階特征交互學(xué)習(xí)，但其缺乏用戶(hù)興趣多樣性的表示。鑒于此，通過(guò)將多頭注意力機(jī)制引λ Deepen，提岀了深度興趣因子分解機(jī)網(wǎng)絡(luò)（ Deep Interest Factorization Machine Network， DIFMN）。 DIFMN能夠根據(jù)待推薦的不同物品自適應(yīng)地學(xué)習(xí)用戶(hù)表示，展示用戶(hù)興趣的多樣性。此外，該模型根據(jù)用戶(hù)歷史行為的種類(lèi)添加了喜好表征，從而不僅能夠應(yīng)用于只記錄用戶(hù)愛(ài)好的歷史行為的任務(wù)，還可以處理同時(shí)記錄用戶(hù)喜歡與不喜歡的歷史行為的任務(wù)。采用 tensorflow-gpu進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)，在 Amazon（ Electronics）和 movielen-20m兩個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，實(shí)驗(yàn)表明所提算法相比 Deepfm分別有7.70%和35.24%的 Relalmpr提升，驗(yàn)證了其可行性與有效性。
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