基于双注意力深度学习的在线资源推荐

为了提高在线资源推荐的性能，采用深度学习卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)进行资源推荐，同时对资源-用户特征进行双注意力机制特征提取，以进一步提高推荐精准度。对资源-用户特征进行编码并初始化，分别进行通道注意力机制运算和空间注意力机制运算。将两个注意力机制的运算结果加权求和得到新的用户-资源特征。建立基于CNN的在线资源推荐模型，并以资源和用户的最小特征差作为损失函数进行迭代优化，从而求解出CNN网络参数。通过双注意力机制的用户-资源特征输入到CNN模型，并执行训练以获得符合用户需求的推荐结果。试验结果表明，通过合理设置双注意力机制通道数及卷积核尺寸等参数，可以有效提高双注意力CNN的推荐性能。与常用资源推荐算法相比，所提算法在推荐准确度及稳定性方面均具有一定的提升。