基于排序蒸馏的序列化推荐算法

作     者：杨兴耀 张君 于炯 李梓杨 许凤 梁灏文 YANG Xing-yao;ZHANG Jun;YU Jiong;LI Zi-yang;XU Feng;LIANG Hao-wen

作者机构：新疆大学软件学院新疆乌鲁木齐830008 

基　　金：国家自然科学基金项目(62262064、61862060) 新疆维吾尔自治区教育厅基金项目(XJEDU2016S035) 新疆大学博士科研启动基金项目(BS150257) 新疆维吾尔自治区自然科学基金面上基金项目(2022D01C56) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      码：2475-2483页

摘      要：为解决当前基于知识蒸馏的推荐算法排名有效性和效率低,以及现有知识蒸馏模型更强调的是静态和单一知识迁移的问题,提出一种基于排序蒸馏的序列化推荐算法。训练一个性能优越、规模大的教师模型,训练一个符合移动终端设备的小模型即学生模型,使学生模型在教师模型的指导下学习排序。学生模型实现了与教师模型相似的排名性能,且学生模型规模较小提高了在线推荐效率。通过在数据集MovieLens和Gowalla上的实验,验证了该模型增强了学生模型的学习效果,缓解了学生模型学习不充分导致排名不佳的问题。模型可以自然地运用于序列化推荐的模型中,具有很好的通用性。

主 题 词：排序蒸馏 迁移学习 模型压缩 卷积神经网络 序列化推荐 合并蒸馏 混合加权 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.08.031

馆 藏 号：203137856...