På senare tid har metoder för djupinlärning visat sig förbättra prestandan hos recommender-system jämfört med traditionella metoder, särskilt när granskningstext finns tillgänglig. Till exempel, en ny modell, DeepCoNN, använder neurala nät för att lära sig en latent representation för texten i alla recensioner skrivna av en målanvändare, och en andra latent representation för texten i alla recensioner för en målobjekt, och sedan kombinerar dessa latenta representationer för att få state-of-the-art prestanda på rekommendation uppgifter. Vi visar att (oförvånande) mycket av det prediktiva värdet av granskningstext kommer från recensioner av målanvändaren för målobjektet. Vi introducerar sedan ett sätt på vilket denna information kan användas i rekommendationer, även när målanvändarens granskning för målobjektet inte är tillgänglig. Vår modell, som kallas TransNets, utökar DeepCoNN-modellen genom att introducera ytterligare ett latent lager som representerar målets objektpar. Vi regulariserar sedan detta lager, vid träningstid, för att likna en annan latent representation av målanvändarens översyn av målobjektet. Vi visar att TransNets och utbyggnadar av det förbättras avsevärt jämfört med tidigare toppmoderna.
TransNets REF förlänger Deep-CoNN genom att införa ytterligare ett latent lager som representerar användarobjektparet.
TransNets: Learning to Transform for Recommendation
{'venue': "RecSys '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}