北京, 2023年10月26日 — 慧眉虚拟现实技术有限公司(NASDAQ: WIMI)(“慧眉”或”公司”)今天宣布开发了基于异构信息网络(HIN)的个性化推荐模型,为个性化推荐带来了突破。基于HIN的推荐模型由不同类型的节点和多种关系类型构成,可以更好地描述现实世界中的复杂关系。
基于HIN的推荐模型旨在解决当前互联网推荐模型的问题,包括数据稀疏性、误导信息提取和丢失有用推荐信息等问题。这些问题对传统推荐模型来说都很具挑战性,而慧眉的基于HIN的推荐模型可以解决这些问题。
数据稀疏性是当前一个常见问题,尤其是在用户行为数据有限的情况下。传统的协同过滤推荐模型很难准确捕捉用户的兴趣和喜好。该模型可以利用多条元路径描述用户和项目之间的关系来缓解数据稀疏问题,即通过元路径之间的信息传递来缓解数据稀疏问题。即使在某些元路径上缺乏用户-项目交互信息,通过其他路径上的相关信息也能进行推荐。
误导信息提取也是一个需要解决的传统推荐模型挑战,因为它通常在每个元路径下分别对用户和项目建模,可能导致潜在的误导信息提取。基于HIN的推荐模型采用统一嵌入方法,通过公共特征属性描述不同元路径下的用户和项目。这种方法减少了误导信息提取,更全面地捕捉了用户和项目特征,从而提供更准确的推荐结果。
当探索异构信息网络时,当前的传统推荐模型通常只考虑信息网络的结构特征,忽略其中的潜在有用信息。基于HIN的推荐模型通过学习节点嵌入向量,将用户、项目和元路径统一嵌入到相关潜在空间中。通过这种方式,模型可以更好地量化用户对元路径的偏好,从而提高个性化推荐的有效性,避免有用信息的不可逆损失。慧眉的基于HIN的推荐模型可以有效解决当前互联网推荐模型的问题,并提高推荐的准确性、个性化程度和用户体验。该模型可以充分利用异构信息网络中的关系和特征来为用户提供更准确和有价值的推荐结果。
基于HIN的推荐模型实现包括以下关键步骤:
数据预处理:首先需要对异构信息网络中的数据进行预处理,包括将用户、项目和关系的表示进行编码,如将它们转换为数字或向量形式以用于模型。此外需要构建元路径图来描述节点之间的关系。
元路径选择:在HIN中,元路径描述节点之间的关系。根据特定推荐任务和数据特征,需要选择合适的元路径。元路径选择应基于领域知识和经验,旨在捕捉用户和项目之间的相关性。
节点嵌入学习:然后需要学习节点的嵌入向量来表示不同元路径下用户和项目的特征。嵌入学习方法可以包括基于深度学习的方法以及矩阵分解基于的方法,如矩阵分解模型。
关系建模和特征融合:在此步骤中,模型使用学习得到的节点嵌入向量对节点之间的关系进行建模。通过考虑元路径之间的相互关系,可以融合不同元路径下的特征信息。常用方法包括使用注意力机制对不同元路径进行建模,以更好地捕捉节点之间的关联性。
个性化推荐:最后,学习得到的节点嵌入向量和关系建模结果用于个性化推荐。通过测量用户对不同元路径的偏好,可以提供更准确的个性化推荐结果。常用的推荐算法包括内容基础推荐和协作过滤算法。
为进一步提高模型性能,慧眉还在探索新的嵌入学习方法、关系建模和特征融合策略。通过提高模型的表示能力和学习算法,可以更好地捕捉用户和项目的特征,并提供更准确的推荐结果。尽管模型到目前为止取得了显著进步,但仍存在一些挑战和研究方向,例如如何更好地选择和利用元路径、如何处理大规模动态HIN数据,以及如何进一步提高模型的效率和稳定性。这些问题为应用研究提供了丰富的机会和挑战。随着模型的应用和进一步研究,基于异构信息网络的推荐模型将在个性化推荐领域发挥重要作用。
与此同时,慧眉基于HIN的推荐模型在应用前景上具有广泛应用潜力,不限于传统电子商务和社交媒体领域。随着智能技术的发展,该模型可以应用于更多领域,如智能家居、在线教育和医疗保健等。它还可以扩展到多个平台,包括移动应用、智能设备和物联网。它通过利用HIN中的关系和特征,提供了一种更准确、个性化和可解释的推荐方法。随着进一步研究和应用,个性化推荐领域将迎来突破和创新,为用户提供更好的推荐体验。
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