Under de senaste åren har djupa neurala nätverk gett enorma framgångar när det gäller taligenkänning, datorseende och behandling av naturligt språk. Utforskningen av djupa neurala nätverk på recommender system har dock fått relativt mindre granskning. I detta arbete strävar vi efter att utveckla tekniker baserade på neurala nätverk för att ta itu med det centrala problemet i rekommendationen - kollaborativ filtrering - på grundval av implicit återkoppling. Även om vissa arbeten nyligen har använt djupinlärning som rekommendation, använde de den i första hand för att modellera hjälpinformation, till exempel textbeskrivningar av föremål och akustiska egenskaper hos musik. När det gäller att modellera den viktigaste faktorn i samverkan filtrering - interaktionen mellan användare och objekt funktioner, de fortfarande tillgrep matris factorization och tillämpade en inre produkt på latenta funktioner hos användare och objekt. Genom att ersätta den inre produkten med en neural arkitektur som kan lära sig en godtycklig funktion från data, presenterar vi en allmän ram som heter NCF, kort för Neurala nätverk baserade Collaborative Filtering. NCF är generisk och kan uttrycka och generalisera matris factorization under sitt ramverk. För att supercharge NCF modellering med icke-linjära, föreslår vi att utnyttja en multi-lager perceptron för att lära sig användar-punkt interaktionsfunktionen. Omfattande experiment på två verkliga datauppsättningar visar på betydande förbättringar av vårt föreslagna NCF-ramverk jämfört med de senaste metoderna. Empiriska bevis visar att genom att använda djupare lager av neurala nätverk erbjuder bättre rekommendation prestanda.
Dessutom presenterade NeuMF REF en Neural Collaborative Filtering ram för att lära sig icke-linjära interaktioner mellan användare och objekt.
Neural Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}