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摘要
服务需求预测是实现主动服务推荐的重要基础.如何实现用户服务需求的动态预测已经成为智能服务领域亟需解决的关键问题之一.针对这一问题,本文构建了一种注意力机制增强的深度交互神经网络模型(Attention Mechanism Enhanced Deep Interaction Network,AM EDIN),并基于AM EDIN提出了一种情景感知的服务需求动态预测方法.该方法首先通过AM EDIN模型的交互单元,自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系,从而显式的建模不同场景对服务需求的影响;之后,合并场景特征、交互关系以及服务需求特征,基于注意力机制获取不同场景对服务需求的影响权重;最后,基于用户特征、加权的场景特征和服务需求特征训练AMEDIN模型,并基于训练好的AMEDIN模型实现情景感知的服务需求动态预测.基于Movielens和Alibaba提供的真实数据集进行了大量的实验,实验结果表明本文所提出的方法是可行的与有效的.
- 出版日期2021
- 单位河南理工大学
