Sequence recommendation algorithm fusing filter and transformer under joint training

计算机科学 过度拟合 变压器 推荐系统 协同过滤 人工智能 数据挖掘 机器学习 模式识别(心理学) 算法 人工神经网络 工程类 电压 电气工程
作者
Xingyao Yang,Zhaolong Dang,Jiong Yu,Zhiqiang Zhong,M.-C. Chang,Zulian Zhang
出处
期刊:Journal of Intelligent and Fuzzy Systems [IOS Press]
卷期号:: 1-13
标识
DOI:10.3233/jifs-235318
摘要

In existing sequential recommendation systems, user behavior data are directly used as training data for the model to complete the training process and address recommendation tasks. However, user-generated behavioral data inevitably contains noise, and the use of the Transformer’s recommendation mo del may lead to overfitting on such noisy data. To address this issue, we introduce a sequence recommendation algorithm model named FAT-Rec, which incorporates fusion filters and converters through joint training. By employing joint training methods, we establish both a transformer prediction layer and a CTR prediction layer. Toward the end of the model, we assign weights and sum up the losses from the Transformer and CTR prediction layers to derive the final loss function. Experimental results on two widely used datasets, MovieLens and Goodbooks, demonstrate a significant enhancement in the performance of the proposed FAT-Rec recommendation algorithm compared with seven comparative models. This validates the efficacy of the fusion filter and transformer within the context of sequence recommendation tasks under the joint training mechanism.
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