Icke-ID-rekommendationssystem avslöjar rekommendationens karaktär och har visat sin potential när det gäller att förbättra rekommendationens kvalitet och ta itu med frågor som gleshet och kallstart. Den utnyttjar befintliga arbeten som vanligtvis behandlar användare/poster som oberoende samtidigt som den ignorerar de rika kopplingarna inom och mellan användare och objekt, vilket leder till begränsad prestandaförbättring. I verkligheten är användare / poster relaterade till olika kopplingar som finns inom och mellan användare och objekt, vilket bättre kan förklara hur och varför en användare har personlig preferens på ett objekt. Detta arbete bygger på icke-ID lärande för att föreslå en neural user-item koppling lärande för samarbetsfiltrering, kallas CoupedCF. CoupledCF lär sig gemensamt explicita och implicita kopplingar inom/mellan användare och objekt w.r.t. Attribut för användare/objekt och djupa funktioner för djup CF-rekommendation. Empiriska resultat på två stora datauppsättningar i verkligheten visar att CoupledCF avsevärt överträffar två senaste neurala rekommendationer: neural matrix factorization och Googles Wide & Deep-nätverk.
ParedCF REF lär sig gemensamt explicita och implicita kopplingar inom och mellan användare och objekt med en CNN respektive en MLP.
CoupledCF: Learning Explicit and Implicit User-item Couplings in Recommendation for Deep Collaborative Filtering
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}