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一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法
标题：一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法
摘要：
随着推荐技术的不断发展，个性化推荐系统在各个领域尤其是电子商务中发挥着越来越重要的作用。然而，传统的基于协同过滤的推荐算法存在一个共性问题，即推荐结果过于相似，缺乏推荐多样性。在本文中，我们提出了一种基于NeuralMatrixFactorization(NeuMF)的推荐多样性提升方法，该方法通过引入多样性因素来增加推荐结果的多样性。
1.引言
推荐系统在个性化服务中扮演着重要的角色，通过根据用户的历史行为和偏好推荐合适的商品或信息，提供个性化的推荐体验。然而，传统的推荐算法往往只关注于提供与用户历史行为高度相关的推荐结果，忽略了推荐多样性对用户体验的重要性。因此，设计一种能够提升推荐多样性的方法是十分有必要的。
2.相关工作
目前已经有一些研究工作尝试提升推荐多样性，例如基于用户兴趣聚类、矩阵分解和深度学习等方法。然而，这些方法往往在推荐效果和计算复杂度之间存在着一定的权衡。因此，本文选择了基于NeuMF的推荐多样性提升方法，该方法能够在保证推荐效果的同时提升推荐结果的多样性。
3.方法介绍
本文提出的基于NeuMF的推荐多样性提升方法主要分为两个步骤：特征表示学习和多样性调整。
3.1特征表示学习
在特征表示学习阶段，我们利用NeuMF模型学习用户和商品的表示向量。NeuMF模型融合了矩阵分解和神经网络的优势，能够同时学习用户和商品的隐含特征。通过训练NeuMF模型，我们能够得到每个用户和商品的特征表示向量。
3.2多样性调整
多样性调整阶段是本方法的关键步骤，通过引入多样性因素对推荐结果进行调整。具体地，我们首先计算每个推荐结果的相似度矩阵，然后根据多样性因素调整相似度矩阵中的值。多样性因素可以根据用户的偏好设定，例如用户希望获得相似但又不完全相同的推荐结果。最后，根据调整后的相似度矩阵重新排序推荐结果，以提供更多样的推荐体验。
4.实验评估
我们使用了一组真实的电子商务数据集进行了实验评估。通过比较本方法与传统的推荐算法在推荐准确度和多样性方面的表现，我们验证了本方法在提升推荐多样性的效果。
5.结论
通过将多样性因素引入NeuMF模型，本文提出了一种基于NeuMF的推荐多样性提升方法。实验证明，该方法在保证推荐准确度的同时能够提供更多样的推荐结果，为用户提供个性化的推荐体验。然而，本方法还存在一定的局限性，例如多样性因素的选择和模型的计算复杂度等。未来研究方向可以进一步改进该方法以应对这些挑战。
参考文献：
[1]HeX,LiaoL,ZhangH,etal.Neuralcollaborativefiltering.Proceedingsofthe26thInternationalConferenceonWorldWideWeb.2017:173-182.
[2]WangY,WenY,XuZ.Maximizingdiversityintop-nrecommendationusingsubmodularityandalternatingleastsquares.Knowledge-BasedSystems.2020,211:106436.