Rekommenderar system utnyttja både innehåll och användarinteraktioner för att generera rekommendationer som passar användarnas preferenser. Den senaste tidens stora intresse för djupinlärning ger nya möjligheter att utnyttja dessa två informationskällor. För att rekommendera objekt föreslår vi att först lära sig en användaroberoende högdimensionellt semantiskt utrymme där objekt placeras enligt deras utbytbarhet, och sedan lära sig en användarspecifik omvandling funktion för att omvandla detta utrymme till en ranking enligt användarens tidigare preferenser. En fördel med den föreslagna arkitekturen är att den kan användas för att effektivt rekommendera objekt med antingen innehåll som beskriver objekten eller användarobjektets betyg. Vi visar att detta tillvägagångssätt avsevärt överträffar toppmoderna rekommendationssystem på MovieLens 1M dataset.
I REF föreslår författarna en djupinlärningsstrategi för att bygga ett högdimensionellt semantiskt utrymme baserat på objektens utbytbarhet; sedan lär man sig en användarspecifik omvandling för att få en rankning av objekt från ett sådant utrymme.
Exploring Deep Space: Learning Personalized Ranking in a Semantic Space
{'venue': 'DLRS 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}