Abstract-Image-baserade sociala nätverk är bland de mest populära sociala nätverkstjänster under de senaste åren. Med enorma bilder uppladdade varje dag, att förstå användarnas preferenser på användargenererade bilder och göra rekommendationer har blivit ett akut behov. I själva verket har många hybridmodeller föreslagits för att sammansmälta olika typer av sidoinformation (t.ex. bild visuell representation, sociala nätverk) och user-item historiska beteende för att förbättra rekommendation prestanda. På grund av de unika egenskaperna hos användaren genererade bilder i sociala bildplattformar, misslyckades tidigare studier att fånga de komplexa aspekter som påverkar användarnas preferenser i en enhetlig ram. Dessutom förlitade sig de flesta av dessa hybridmodeller på fördefinierade vikter för att kombinera olika typer av information, vilket vanligtvis resulterade i icke-optimala rekommendationsprestanda. I detta syfte utvecklar vi i detta dokument en hierarkisk uppmärksamhetsmodell för rekommendationer om den sociala kontextuella bilden. Förutom grundläggande latent användarintresse modellering i den populära matris factorization baserad rekommendation, identifierar vi tre viktiga aspekter (dvs. uppladdning historia, socialt inflytande, och ägare beundran) som påverkar varje användares latenta preferenser, där varje aspekt sammanfattar en kontextuell faktor från komplexa relationer mellan användare och bilder. Efter det utformar vi ett hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk som naturligt speglar det hierarkiska förhållandet (element i varje aspekt nivå, och aspekten nivå) av användarnas latenta intressen med de identifierade nyckelaspekterna. Genom att ta med sig inbäddningar från toppmoderna djupinlärningsmodeller som är skräddarsydda för varje typ av data skulle det hierarkiska uppmärksamhetsnätverket kunna lära sig att delta på olika sätt till mer eller mindre innehåll. Slutligen visar omfattande experimentella resultat på verkliga datauppsättningar tydligt vår föreslagna modells överlägsenhet.
Wu och Al. REF presenterar ett hierarkiskt nätverk för rekommendationer om den sociala kontextuella bilden.
A Hierarchical Attention Model for Social Contextual Image Recommendation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Social and Information Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}