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推薦系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的喜妤從海量信息中篩選岀其可能感興趣的信息并進行排序展示。隨著深度學(xué)習(xí)在多個研究領(lǐng)域取得了良好的效果，其也開始應(yīng)用于推薦系統(tǒng)。目前基于深度學(xué)習(xí)的推薦排序算法常采用Eπ bedding&MLP模式，只能獲得高階的特征交互。為了解決該問題， Deepfm在上述模式中加入了因子分解機（ Factorization Machine，F(xiàn)M），能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的低階與高階特征交互學(xué)習(xí)，但其缺乏用戶興趣多樣性的表示。鑒于此，通過將多頭注意力機制引λ Deepen，提岀了深度興趣因子分解機網(wǎng)絡(luò)（ Deep Interest Factorization Machine Network， DIFMN）。 DIFMN能夠根據(jù)待推薦的不同物品自適應(yīng)地學(xué)習(xí)用戶表示，展示用戶興趣的多樣性。此外，該模型根據(jù)用戶歷史行為的種類添加了喜好表征，從而不僅能夠應(yīng)用于只記錄用戶愛好的歷史行為的任務(wù)，還可以處理同時記錄用戶喜歡與不喜歡的歷史行為的任務(wù)。采用 tensorflow-gpu進行算法的實現(xiàn)，在 Amazon（ Electronics）和 movielen-20m兩個公開數(shù)據(jù)集上進行對比測試，實驗表明所提算法相比 Deepfm分別有7.70%和35.24%的 Relalmpr提升，驗證了其可行性與有效性。
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