En användare kan representeras som vad han/hon gör under historiens gång. Ett vanligt sätt att hantera användarmodellering problem är att manuellt extrahera alla typer av aggregerade funktioner över heterogena beteenden, som kan misslyckas med att helt representera data själv på grund av begränsad mänsklig instinkt. Nya verk använder vanligtvis RNN-baserade metoder för att ge en övergripande inbäddning av en beteendesekvens, som sedan kan utnyttjas av nedströms applikationer. Men detta kan bara bevara mycket begränsad information, eller aggregerade minnen av en person. När en nedströmsapplikation kräver att underlätta de modellerade användarfunktionerna, kan den förlora integriteten hos den specifika mycket korrelerade beteendet hos användaren, och införa ljud som härrör från orelaterade beteenden. Detta dokument föreslår en uppmärksamhetsbaserad användarbeteende modellering ram som kallas ATRank, som vi främst använder för rekommendation uppgifter. Heterogena användarbeteenden anses i vår modell att vi projicerar alla typer av beteenden i flera latenta semantiska utrymmen, där påverkan kan göras bland beteenden via självuppmärksamhet. Nedströms program kan då använda användarens beteende vektorer via vanilj uppmärksamhet. Experiment visar att ATRank kan uppnå bättre prestanda och snabbare träningsprocess. Vi utforskar ytterligare ATRank att använda en enhetlig modell för att förutsäga olika typer av användarbeteenden samtidigt, vilket visar en jämförbar prestanda med de högt optimerade enskilda modellerna.
Zhou m.fl. REF använde en självuppmärksamhetsbaserad sekventiell ram för att projicera användarrepresentation i flera latenta utrymmen och modeller användarbeteende för personlig rekommendation.
ATRank: An Attention-Based User Behavior Modeling Framework for Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}