Top-N sekventiell rekommendation modellerar varje användare som en sekvens av objekt interagerade i det förflutna och syftar till att förutsäga top-N rangordnade objekt som en användare sannolikt kommer att interagera i en "nära framtid". Interaktionsordningen innebär att sekventiella mönster spelar en viktig roll där nyare objekt i en sekvens har en större inverkan på nästa punkt. I detta dokument föreslår vi en Convolutional Sequence Embedding Recommendation Model (Caser) som en lösning för att uppfylla detta krav. Tanken är att inbädda en sekvens av nya objekt i en "bild" i tiden och latenta utrymmen och lära sekventiella mönster som lokala funktioner i bilden med hjälp av convolutional lters. Detta tillvägagångssätt ger en enhetlig och exibel nätverksstruktur för att fånga både allmänna preferenser och sekventiella mönster. Försöken med offentliga data visar att Caser konsekvent överträffar toppmoderna sekventiella rekommendationsmetoder för en mängd gemensamma utvärderingsmått.
Relaterat arbete REF studier personlig Top-N sekventiell rekommendation problem med hjälp av en convolutional sekvens inbäddande rekommendation modell.
Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding
{'venue': "WSDM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}