Hybridmetoder som använder både innehåll och betygsinformation används ofta i många rekommenderade system. Men de flesta av dem använder antingen handgjorda funktioner eller bag-of-words representation som en surrogat för innehållet information men de är varken effektiva eller naturliga nog. För att ta itu med detta problem utvecklar vi en samverkande återkommande autoencoder (CRAE) som är en denoiserande återkommande autoencoder (DRAE) som modellerar generering av innehållssekvenser i samarbetsfiltreringsinställningen (CF). Modellen generaliserar de senaste framstegen när det gäller återkommande djupinlärning från i.i.d. indata till non- i. i. d. (CF-baserad) inmatning och tillhandahåller ett nytt denoiseringssystem tillsammans med ett nytt inlärbart poolningssystem för den återkommande autoenkodern. För att göra detta utvecklar vi först en hierarkisk Bayesiansk modell för DRAE och generaliserar den sedan till CF-inställningen. Synergieffekterna mellan denoisering och CF gör det möjligt för CRAE att ge korrekta rekommendationer samtidigt som man lär sig att fylla i luckorna i sekvenser. Experiment på verkliga datauppsättningar från olika domäner (CiteUGle och Netflix) visar att genom att gemensamt modellera den ordningsmedvetna generationen av sekvenser för innehållsinformationen och utföra CF för betygen kan CRAE avsevärt överträffa den senaste tekniken på både rekommendationsuppgiften baserad på betyg och sekvensgenereringsuppgiften baserad på innehållsinformation.
För att eliminera påse-of-words antagande CDL, Collaborative Recurrent Autoencoder (CRAE) REF föreslås att modellera sekvensinformation i objektinnehåll.
Collaborative Recurrent Autoencoder: Recommend while Learning to Fill in the Blanks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}