Rekommenderar system brukar göra personlig rekommendation med user-item interaktion betyg, implicit feedback och hjälpinformation. Matrix factorization är den grundläggande idén att förutsäga en personlig ranking över en uppsättning objekt för en enskild användare med likheter mellan användare och objekt. I detta dokument föreslår vi en ny matris factorization modell med neurala nätverk arkitektur. För det första konstruerar vi en användar-punktmatris med explicita betyg och implicit återkoppling utan preferens. Med denna matris som ingång, presenterar vi en djup struktur lärande arkitektur för att lära sig en gemensam lågdimensionell utrymme för representationer av användare och objekt. För det andra utformar vi en ny förlustfunktion baserad på binär korsentropi, där vi betraktar både explicita betyg och implicita återkopplingar för en bättre optimering. De experimentella resultaten visar effektiviteten hos både vår föreslagna modell och förlustfunktionen. På flera referensdatauppsättningar överträffade vår modell andra toppmoderna metoder. Vi utför också omfattande experiment för att utvärdera prestandan inom olika experimentella miljöer.
DMF REF är en djupmatris factorization modell som använder flera icke-linjära lager för att behandla både explicita betyg och implicit feedback av användare och nyheter.
Deep matrix factorization models for recommender systems
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}