![](/images/graphics-bg.png)
A Tri-Attention Neural Network Model-BasedRecommendation
المؤلفون المشاركون
Dai, Hang
Zheng, Yu
Wang, Nanxin
Yang, Libin
Mei, Xin
Cai, Xiaoyan
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Heterogeneous information network (HIN), which contains various types of nodes and links, has been applied in recommender systems.
Although HIN-based recommendation approaches perform better than the traditional recommendation approaches, they still have the following problems: for example, meta-paths are manually selected, not automatically; meta-path representations are rarely explicitly learned; and the global and local information of each node in HIN has not been simultaneously explored.
To solve the above deficiencies, we propose a tri-attention neural network (TANN) model for recommendation task.
The proposed TANN model applies the stud genetic algorithm to automatically select meta-paths at first.
Then, it learns global and local representations of each node, as well as the representations of meta-paths existing in HIN.
After that, a tri-attention mechanism is proposed to enhance the mutual influence among users, items, and their related meta-paths.
Finally, the encoded interaction information among the user, the item, and their related meta-paths, which contain more semantic information can be used for recommendation task.
Extensive experiments on the Douban Movie, MovieLens, and Yelp datasets have demonstrated the outstanding performance of the proposed approach.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Nanxin& Yang, Libin& Zheng, Yu& Cai, Xiaoyan& Mei, Xin& Dai, Hang. 2020. A Tri-Attention Neural Network Model-BasedRecommendation. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141735
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Nanxin…[et al.]. A Tri-Attention Neural Network Model-BasedRecommendation. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141735
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Nanxin& Yang, Libin& Zheng, Yu& Cai, Xiaoyan& Mei, Xin& Dai, Hang. A Tri-Attention Neural Network Model-BasedRecommendation. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141735
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141735
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)