Rekommendationssystem spelar en viktig roll för att hålla användarna engagerade med personligt innehåll i moderna onlineplattformar. Djupt lärande har revolutionerat många forskningsområden och det finns en ny våg av intresse för att tillämpa det på samarbetsfiltrering (CF). Befintliga metoder komponerar dock djupinlärningsarkitekturer med den latenta faktormodellen utan att ignorera en större klass av CF-modeller, grannskap eller minnesbaserade metoder. Vi föreslår Collaborative Memory Networks (CMN), en djup arkitektur för att förena de två klasserna av CF-modeller som utnyttjar styrkan i den globala strukturen av latent faktormodell och lokal stadsdelsbaserad struktur på ett ickelinjärt sätt. Motiverade av framgången med Memory Networks, smälter vi samman en minneskomponent och neural uppmärksamhet mekanism som grannskapet komponenten. Den associativa adresseringsschemat med användaren och objektminnen i minnesmodulen kodar komplexa användar-objekt relationer i kombination med neural uppmärksamhet mekanism för att lära sig en användar-objekt specifika grannskap. Slutligen utnyttjar utdatamodulen tillsammans grannskapet med användaren och objektminnen för att producera rankingpoängen. Stapling flera minnesmoduler tillsammans ger djupare arkitekturer fånga allt mer komplexa användarobjekt relationer. Dessutom visar vi starka kopplingar mellan CMN-komponenter, minnesnätverk och de tre klasserna av CF-modeller. Omfattande experimentella resultat visar CMN:s effektivitet på tre offentliga datauppsättningar som överträffar konkurrenskraftiga baslinjer. Kvalitativ visualisering av uppmärksamhetsvikterna ger insikt i modellens rekommendationsprocess och föreslår närvaro av högre orderinteraktioner.
Det mest närbesläktade arbetet med vårt arbete föreslås nyligen (Collaborative Memory Network (CMN) REF ).
Collaborative Memory Network for Recommendation Systems
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}