Uppgifter som sökning och rekommendationer har blivit allt viktigare för e-handeln att hantera problemet med informationsöverbelastning. För att möta olika användares olika behov spelar personaliseringen en viktig roll. I många stora portaler som Taobao och Amazon finns det en massa olika typer av sök- och rekommendationsuppgifter som fungerar samtidigt för personalisering. De flesta nuvarande tekniker behandlar dock varje uppgift separat. Detta är suboptimalt eftersom ingen information om användare delas mellan olika uppgifter. I detta arbete föreslår vi att lära sig universella användarrepresentationer över flera uppgifter för mer effektiv personalisering. I synnerhet, användarens beteendesekvenser (t.ex., klicka, bokmärke eller inköp av produkter) modelleras av LSTM och uppmärksamhetsmekanism genom att integrera alla motsvarande innehåll, beteende och temporal information. Användarrepresentationer delas och lärs i en end-to-end-inställning över flera uppgifter. För att dra nytta av ett bättre utnyttjande av information om flera uppgifter är användarrepresentationerna mer effektiva för att återspegla deras intressen och är mer allmänna för att överföras till nya uppgifter. Vi kallar detta arbete för Deep User Perception Network (DUPN) och genomför en omfattande uppsättning offline- och onlineexperiment. Genom alla testade fem olika uppgifter uppnår vårt DUPN konsekvent bättre resultat genom att ge effektivare användarrepresentationer. Dessutom använder vi DUPN i storskaliga operativa uppgifter i Taobao. Detaljerade genomföranden, t.ex. stegvis uppdatering av modeller, tillhandahålls också för att ta itu med de praktiska frågorna för de verkliga tillämpningarna.
Ni et al................................................................ föreslå att lära sig universella användarrepresentationer över flera uppgifter för effektivare personalisering REF.
Perceive Your Users in Depth: Learning Universal User Representations from Multiple E-commerce Tasks
{'venue': "KDD '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}