De senaste åren har det skett en snabb utveckling av metoder för sociala rekommendationer för att förbättra de rekommenderade systemens prestanda på grund av de sociala nätverkens ökade inflytande på vårt dagliga liv. De flesta av de befintliga metoderna för sociala rekommendationer förenar användarrepresentationen för interaktion mellan enheter (punktdomäner) och användaranslutningar (sociala domäner). Det kan dock begränsa inlärningen av användarrepresentation inom varje område, eftersom användarna beter sig och interagerar på olika sätt inom de två områdena, vilket gör att deras representationer blir heterogena. Dessutom kan de flesta traditionella recommender-system inte effektivt optimera dessa mål, eftersom de använder negativ provtagningsteknik som inte kan ge tillräckligt informativ vägledning mot utbildningen under optimeringsprocessen. För att ta itu med de ovannämnda utmaningarna föreslår vi i detta dokument en ny ram för djupgående sociala rekommendationer inom ramen för DASO. Den antar en dubbelriktad kartläggningsmetod för att överföra användarnas information mellan social domän och objektdomän med hjälp av kontradiktoriskt lärande. Omfattande experiment med två verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna ramverket är.
DASO REF föreslår en djupgående social rekommendationsram med en dubbelriktad kartläggningsmetod för att överföra användarnas information mellan social domän och postdomän med hjälp av kontradiktoriskt lärande.
Deep Adversarial Social Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}