基于DeepFM的校准游戏推荐系统研究
针对传统推荐模型只能提取低阶特征,不能挖掘高阶组合特征,且推荐结果往往没有考虑到Bias的问题,本文提出一种适用于游戏推荐场景的基于DeepFM的校准游戏推荐方法.此方法充分发挥了DeepFM能够挖掘低阶和高阶特征的能力,利用Steam平台的数据集训练优化模型,并进行了测试验证,同时还运用校准推荐对结果进行去偏得到最后的推荐列表.测试结果表明,改进优化后的推荐模型具有更好的表现,评测指标AUC值相较对比模型提高了3％～4％,经过校准的推荐列表更加拟合用户交互.
推荐系统、DeepFM、校准推荐
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福建省自然科学基金;闽都创新实验室自主部署项目
2022-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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