北京,2023年8月29日——WiMi全息云(NASDAQ:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球全息增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布开发了一项创新技术,即注意力自动编码器网络,用于高效的推荐系统,这将推荐系统提升到更高的准确性、效率和用户体验的水平。

WiMi一直致力于推进推荐技术,这一最新技术突破将为用户提供更加个性化和准确的推荐服务。该新技术采用自动编码器网络,并引入注意力机制,以解决传统推荐系统中存在的数据不足、冷启动和信息过载等问题。

在以前的研究中,推荐系统面临数据不足和冷启动问题的挑战。在数据不足的情况下,WiMi的注意力自动编码器网络能够通过学习用户和项目的属性信息并自动提取对推荐结果起重要作用的特征,在数据不足的情况下实现更准确的推荐。在冷启动问题上,WiMi的技术能够在没有足够的用户历史数据的情况下,通过融合用户和项目的属性信息为新用户提供更好的推荐体验。

除了处理信息过载问题之外,WiMi的注意力自动编码器网络结合用户和项目的属性信息,更好地理解用户的兴趣和需求,为用户提供更加个性化和准确的推荐服务,帮助用户过滤和访问真正感兴趣的内容。

数据不足问题:在推荐系统中,用户只对少数项目进行评级,而大多数项目没有反馈。这使得难以实现令人满意的推荐服务。该技术通过利用用户的属性信息来改进推荐的准确性和覆盖面。

冷启动问题:冷启动是指对新用户或新项目缺乏足够的数据来进行准确推荐的情况。在冷启动情况下,传统的协同过滤方法无法提供有效的推荐。该技术通过引入用户的属性信息来克服冷启动问题,从而实现在冷启动情况下的个性化推荐。

信息过载问题:随着信息科学的快速发展,人们面临大量信息,很容易陷入信息过载困境。传统的推荐系统倾向于仅根据用户的行为进行推荐,忽略了用户的个性化需求和偏好。该技术使用用户的属性信息来更好地理解用户的兴趣和需求,以提供更加个性化的推荐服务,缓解信息过载问题。

WiMi开发这项技术的核心创新在于引入了注意力机制,该机制使模型能够自动学习用户和项目属性信息的重要性,并根据不同的应用场景动态调整属性信息的权重。通过这种方式,WiMi的技术能够更灵活地适应不同用户和项目之间的差异,并提供更高效的推荐服务。

WiMi的注意力自动编码器网络是一种用于高效推荐系统的技术框架,它结合了自动编码器和注意力机制,以提高推荐的准确性和效率。其技术框架包括数据预处理、自动编码器网络、用户和项目特征提取、注意力机制、推荐计算和评估、模型训练和优化、超参数选择和调优。

数据预处理:在使用注意力自动编码器网络之前,需要对原始数据进行预处理。这包括数据处理、特征提取和数据规范化等步骤。数据处理用于去除噪声和异常值,特征提取从原始数据中提取有用的属性信息,数据规范化将不同特征的值缩放到相同的范围,以提高模型训练和推荐计算的稳定性。

自动编码器网络:注意力自动编码器网络的核心是自动编码器。自动编码器是由编码器和解码器组成的神经网络结构。编码器将输入数据转换为低维表示,解码器将低维表示重构为输入数据。自动编码器的目标是最小化重构误差,以使重构的数据尽可能接近原始数据。

用户和项目特征提取:注意力自动编码器网络利用用户和项目的属性信息来提取特征。对于用户,可以将用户的个人信息、行为和偏好用作输入。对于项目,可以将项目的类别、标签、描述和内容特征用作输入。通过将用户和项目的属性信息输入到自动编码器网络的编码器部分,可以获得用户和项目的低维表示,即用户特征和项目特征。

注意力机制:在获得用户特征和项目特征之后,引入注意力机制来自动学习用户和项目属性信息的重要性。通过给予不同属性信息不同的权重,注意力机制使模型能够关注对推荐结果至关重要的属性。注意力权重可以通过学习获得,也可以根据领域知识进行设置。通过引入注意力机制,可以提高推荐结果的质量和个性化。

推荐计算和评估:在训练后,注意力自动编码器网络可以根据用户和项目特征进行推荐计算。生成的用户特征和项目特征通常用于计算用户对项目的评分或概率。可以根据评分或概率对推荐结果进行排序,为用户提供个性化的推荐列表。为了评估推荐的有效性,可以使用准确率、召回率和平均准确率(MAP)等评估指标来衡量推荐结果的质量。

模型训练和优化:注意力自动编码器网络的训练过程涉及最小化推荐误差。通常使用反向传播算法和梯度下降等优化算法来更新模型的权重和参数。在训练过程中,可以使用训练集更新模型参数,可以使用验证集进行模型调优和选择。通过迭代的训练和优化过程,注意力自动编码器网络可以不断提高推荐的准确性和效率。

超参数选择和调优:注意力自动编码器网络也涉及一些超参数的选择和调优。例如,自动编码器网络的层数和节点数、注意力机制的类型和参数、优化算法的学习率和正则项等。选择合适的超参数对模型性能和推荐结果有重要影响,所以需要通过实验和验证来确定最佳的超参数设置。

注意力自动编码器网络是一种用于高效推荐系统的技术框架,它通过结合自动编码器和注意力机制,从用户和项目的属性信息中提取特征,并基于重要性加权进行推荐计算。该框架的关键步骤包括数据预处理、构建自动编码器网络、用户和项目特征提取、引入注意力机制、推荐计算和评估。通过训练和优化过程,注意力自动编码器网络可以提高推荐系统的准确性、效率和个性化,为用户提供更好的推荐体验。