Abstract-Punkt-till-punkt-samarbetsfiltrering (alias. Postbaserad CF) har länge använts för byggrekommendationer system i industriella miljöer, på grund av dess tolkningsbarhet och effektivitet i realtid personalisering. Det bygger en användares profil som hennes historiskt interagerade objekt, rekommenderar nya objekt som liknar användarens profil. Som sådan är nyckeln till en postbaserad CF-metod i uppskattningen av objektlikheter. Tidiga metoder använder statistiska mått såsom cosinus likhet och Pearson koefficient för att uppskatta objekt likheter, som är mindre exakta eftersom de saknar skräddarsydd optimering för rekommendation uppgift. Under de senaste åren, flera verk försöker lära objekt likheter från data, genom att uttrycka likheten som en underliggande modell och uppskatta modellparametrar genom att optimera en rekommendation-medveten objektiv funktion. Även om omfattande ansträngningar har gjorts för att använda grunda linjära modeller för att lära objekt likheter, har det varit relativt mindre arbete utforska icke-linjära neurala nätverk modeller för objektbaserade CF. I detta arbete föreslår vi en neural nätverksmodell som heter Neural Attentive Item Likhet modell (NAIS) för objektbaserad CF. Nyckeln till vår design av NAIS är ett uppmärksamhetsnätverk som kan urskilja vilka historiska objekt i en användarprofil som är viktigare för en förutsägelse. Jämfört med den senaste produktbaserade CF-metoden Factored Item Likformity Model (FISM) [1] har vår NAIS starkare representationskraft med bara några få ytterligare parametrar från uppmärksamhetsnätverket. Omfattande experiment på två offentliga riktmärken visar hur effektivt Nais är. Detta arbete är det första försöket att designa neurala nätverksmodeller för objektbaserad CF, vilket öppnar upp nya forskningsmöjligheter för framtida utveckling av neurala recommender-system.
En naturlig lösning på detta problem är den punkt-till-punkt rekommendation tillvägagångssätt REF.
NAIS: Neural Attentive Item Similarity Model for Recommendation
{'venue': 'TKDE 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}