Latentfaktormodeller har i stor utsträckning använts för rekommendationer. De flesta befintliga latenta faktormodeller använder huvudsakligen betygsinformation mellan användare och objekt, även om vissa nyligen utvidgade modeller lägger till lite extra information för att lära sig en enhetlig latent faktor mellan användare och objekt. Den enhetliga latenta faktorn representerar endast latenta funktioner hos användare och objekt från aspekten av köphistorik. Användarnas och föremålens latenta egenskaper kan dock härröra från olika aspekter, t.ex. föremålens varumärke och kategoriaspekt. I detta dokument föreslår vi en Neural nätverk baserad Aspect-nivå Collaborative Filtering modell (NeuACF) för att utnyttja olika aspekter latenta faktorer. Genom att modellera rika objekt och relationer i recommender system som ett heterogent informationsnätverk, NeuACF först extraherar olika aspekt-nivå likhet matriser av användare och objekt genom olika meta-pates och sedan matar ett noggrant utformade djupa neurala nätverk med dessa matriser för att lära aspekt-nivå latenta faktorer. Slutligen sammanblandas de latenta faktorerna på aspektnivå effektivt med en uppmärksamhetsmekanism för top-N-rekommendationen. Omfattande experiment på tre verkliga dataset visar att NeuACF avsevärt överträffar både befintliga latenta faktormodeller och nya neurala nätverksmodeller.
REF extraherar olika aspekt-nivå likhet matriser av användare och objekt genom heterogen information nätverk, och sedan matar ett djupt neuralt nätverk för att lära aspekt-nivå latenta faktorer för rekommendation.
Aspect-Level Deep Collaborative Filtering via Heterogeneous Information Networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}