Framgången för recommender-system beror ofta på deras förmåga att förstå och utnyttja sammanhanget för rekommendationsbegäran. Betydande forskning har fokuserat på hur tid, plats, gränssnitt och en uppsjö av andra kontextuella egenskaper påverkar rekommendationer. Men i att använda djupa neurala nätverk för recommender system, forskare ofta ignorera dessa sammanhang eller införliva dem som vanliga funktioner i modellen. I detta dokument studerar vi hur man effektivt behandlar kontextuella data i neurala rekommendationssystem. Vi börjar med en empirisk analys av det konventionella synsättet på sammanhang som egenskaper i feed-forward rekommenderare och visar att detta tillvägagångssätt är ineffektivt när det gäller att fånga gemensamma funktion kors. Vi tillämpar denna insikt för att designa ett toppmodernt RNN-recommender-system. Vi beskriver först vårt RNN-baserade rekommendationssystem som används på YouTube. Därefter erbjuder vi "Latent Cross", en lättanvänd teknik för att införliva kontextuella data i RNN genom att inbädda kontextfunktionen först och sedan utföra en elementvis produkt av sammanhanget inbäddad med modellens dolda tillstånd. Vi demonstrerar förbättringen i prestanda genom att använda denna Latent Cross teknik i flera experimentella inställningar.
Beutel m.fl. REF använde en latent korsrecidiverande neural modell för att effektivt modellera kontextuell information i neurala recommender system.
Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}