I en mängd olika programdomäner är det innehåll som rekommenderas till användarna förknippat med text. Detta inkluderar forskningsrapporter, filmer med tillhörande diagramsammanfattningar, nyhetsartiklar, blogginlägg, etc. Rekommendationsstrategier baserade på latenta faktormodeller kan naturligtvis utvidgas till att utnyttja text genom att använda en uttrycklig kartläggning från text till faktorer. Detta möjliggör rekommendationer för nytt, osynligt innehåll, och kan generalisera bättre, eftersom faktorerna för alla objekt produceras av en kompaktparametriserad modell. Tidigare arbeten har använt ämnesmodeller eller medelvärden av ordinslag för denna kartläggning. I detta dokument presenterar vi en metod som utnyttjar djupa återkommande neurala nätverk för att koda textsekvensen till en latent vektor, speciellt gated recidiverande enheter (GRU) tränade end-to-end på samarbetsfiltrering uppgift. För den vetenskapliga pappersrekommendationens uppgift ger detta modeller med betydligt högre noggrannhet. I kallstartsscenarion slår vi den tidigare toppmoderna tekniken, som alla ignorerar ordföljden. Prestanda förbättras ytterligare genom multi-task lärande, där texten kodar nätverket utbildas för en kombination av innehåll rekommendation och objekt metadata förutsägelse. Detta regulariserar den samarbetande filtreringen modell, förbättra problemet med gleshet i den observerade betygsmatrisen.
Bansal m.fl. REF presenterade en metod som använder djupa återkommande neurala nätverk teknik för att konvertera en textsekvens till en latent vektor som representerar texten, och sedan tränade de gated återkommande enheter att rekommendera vetenskapliga papper.
Ask the GRU: Multi-task Learning for Deep Text Recommendations
{'venue': "RecSys '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}