Eftersom sekventiell information spelar en viktig roll i att modellera användarbeteenden, har olika sekventiella rekommendationsmetoder föreslagits. Metoder baserade på Markov antagande är allmänt använda, men självständigt kombinera flera senaste komponenter. Nyligen, Recurrent Neural Networks (RNN) baserade metoder har framgångsrikt tillämpats i flera sekventiella modelleringsuppgifter. Men för verkliga tillämpningar har dessa metoder svårt att modellera den kontextuella informationen, som har visat sig vara mycket viktig för beteendemodellering. I detta dokument föreslår vi en ny modell som heter Context-Aware Recurrent Neural Networks (CA-RNN). I stället för att använda konstant indatamatris och övergångsmatris i konventionella RNN-modeller använder CA-RNN adaptiva kontextspecifika indatamatriser och adaptiva kontextspecifika övergångsmatriser. De adaptiva kontextspecifika inmatningsmatriserna fångar upp externa situationer där användarbeteenden inträffar, såsom tid, plats, väder och så vidare. Och de adaptiva kontextspecifika övergångsmatriserna fångar hur längder av tidsintervall mellan intilliggande beteenden i historiska sekvenser påverkar övergången av globala sekventiella funktioner. Experimentella resultat visar att den föreslagna CA-RNN-modellen ger betydande förbättringar i fråga om sekventiella rekommendationsmetoder och kontextmedvetna rekommendationsmetoder för två offentliga datauppsättningar, dvs. datauppsättningen Taobao och datauppsättningen Moviens-1M.
REF utvidgar återkommande neurala nätverk i sammanhangsmedveten rekommendation genom att införa kontextberoende nätverkskomponenter.
Context-Aware Sequential Recommendation
{'venue': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'journal': '2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}