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题名车辆环境下基于生成对抗网络的推荐列表二次排序模型
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作者
彭二帅
孙一凡
李镇宇
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机构
江苏电子信息职业学院
斯堪尼亚制造(中国)
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出处
《电脑知识与技术》
2025年第6期88-90,93,共4页
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基金
基于最优控制的车载边缘计算负载均衡策略研究
淮安市科学技术局项目(HABL2023028)。
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文摘
针对现有车辆推荐算法在数据稀疏情况下推荐效果不佳,以及难以处理用户购买意图受多种因素影响的非线性关系问题,文章提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的推荐列表二次排序模型(RGANV)。该模型首先利用门控循环单元(GRU)网络分析车辆用户的会话信息,生成初步推荐列表。随后,利用该列表训练GAN模型中的判别器,并根据训练好的生成器对推荐列表进行二次排序,使商品相关性评分更加准确,进而生成高质量推荐列表。仿真结果表明,RGANV有效解决了GRU模型在车辆用户长期信息获取上的不足,并改善了多因素干扰问题,提升了推荐效果。
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关键词
车载电商推荐
门控循环单元
生成对抗网络
二次排序
策略梯度
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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