Att lära sig en bra textrepresentation är nyckeln till många rekommendationsansökningar. Exempel är nyhetsrekommendation där texter som rekommenderas ständigt publiceras varje dag. Men, de flesta befintliga rekommendation tekniker, såsom matris factorization baserade metoder, främst förlita sig på interaktion historia för att lära sig representationer av objekt. Även om latenta faktorer för objekt kan läras eektivt från användarinteraktionsdata, i många fall, sådana data är inte tillgängliga, särskilt för nyligen uppkomna objekt. I detta arbete strävar vi efter att ta itu med problemet med personlig rekommendation för helt nya objekt med textinformation tillgänglig. Vi kastar problemet som en personlig text ranking problem och föreslå en allmän ram som kombinerar text inbäddning med personlig rekommendation. Användare och textinnehåll är inbäddade i latent funktionsutrymme. Funktionen för inbäddning av text kan läras end-to-end genom att prediktera användarinteraktioner med objekt. För att minska sparsamhet i interaktionsdata, och utnyttja stora mängder textdata med li le eller inga användarinteraktioner, föreslår vi vidare en gemensam text inbäddning modell som innehåller oövervakad text inbäddning med en kombinationsmodul. Experimentella resultat visar att vår modell avsevärt kan förbättra rekommendationssystemens eektivitet på verkliga dataset.
REF föreslår att CNN och parvis förlust funktioner, och även införliva oövervakad text inbäddning.
Joint Text Embedding for Personalized Content-based Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}