Nyligen lanserade vissa e-handelswebbplatser en ny interaktionslåda som heter Tips på sina mobilappar. Användare kan uttrycka sina erfarenheter och känslor eller ge förslag med hjälp av korta texter vanligtvis flera ord eller en mening. I huvudsak är att skriva några tips och ge ett numeriskt betyg två aspekter av en användares produktbedömning handling, uttrycka användarens upplevelse och känslor. Att gemensamt modellera dessa två aspekter är till hjälp för att utforma ett bättre rekommendationssystem. Medan vissa befintliga modeller integrera textinformation såsom objektspecifikationer eller användarrecensioner i användaren och objekt latenta faktorer för att förbättra bedömningen förutsägelse, inga befintliga verk överväga tips för att förbättra rekommendationens kvalitet. Vi föreslår en djupt lärande baserad ram som heter NRT som samtidigt kan förutsäga exakta betyg och generera abstrakta tips med god språklig kvalitet som simulerar användarupplevelser och känslor. För abstrakta tips generation, gated återkommande neurala nätverk används för att "translate" användare och objekt latenta representationer i en koncis mening. Omfattande experiment på referensdatauppsättningar från olika domäner visar att NRT uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste metoderna. Dessutom kan de genererade tipsen livfullt förutsäga användarupplevelsen och känslorna. Figur 1 : Exempel på recensioner och tips valda från restaurangen "Gary Danko" på Yelp. Tips är mer koncisa än recensioner och kan avslöja användarupplevelse, känslor och förslag med bara några få ord. Användarna kommer att få slutsatser om denna restaurang omedelbart efter att ha skannat tipsen med sina mobiltelefoner.
NRT REF kombinerar gated återkommande neurala nätverk och samarbete ltering för att samtidigt förutsäga betyg och generera abstrakta tips simulera användarupplevelse och känslor.
Neural Rating Regression with Abstractive Tips Generation for Recommendation
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}