Representationsinlärning (RL) har nyligen visat sig vara effektiv när det gäller att fånga lokala objektrelationer genom att modellera objektets samtidiga förekomst i enskilda användares interaktionsrekord. Värdet av RL för rekommendation har dock inte nått den fulla potentialen på grund av två stora nackdelar: 1) rekommendationen är modellerad som ett betygsförutsägelse problem men bör i huvudsak vara en personlig ranking en; 2) flernivåorganisationer av objekt försummas för finkorniga objekt relationer. Vi utformar en enhetlig Bayesian ram MRL för att lära användare och objekt inbäddningar från en flernivå objekt organisation, vilket drar nytta av RL samt uppnå målet personlig rankning. Omfattande validering av verkliga datauppsättningar visar att MRLR konsekvent överträffar toppmoderna algoritmer.
Sol och al. REF gemensamt lärt användar-ID och objekt-ID inbäddning vektorer från en flernivå objekt kategori organisation för personlig rankning i rekommendation.
MRLR: multi-level representation learning for personalized ranking in recommendation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}