Vi tillämpar återkommande neurala nätverk (RNN) på en ny domän, nämligen recommender system. Real-life recommender system står ofta inför problemet att behöva basera rekommendationer endast på korta sessionsbaserade data (t.ex. en liten sportprogram webbplats) i stället för långa användarhistorik (som i fallet med Netflix). I denna situation de ofta berömde matris factorization metoder är inte korrekt. Detta problem övervinns vanligen i praktiken genom att man tillgriper rekommendationer från punkt till punkt, dvs. rekommenderar liknande objekt. Vi hävdar att man genom att modellera hela sessionen kan ge mer exakta rekommendationer. Vi föreslår därför en RNN-baserad strategi för sessionsbaserade rekommendationer. Vår strategi tar också upp praktiska aspekter av uppgiften och inför flera ändringar av klassiska RNN:er såsom en rankningsförlustfunktion som gör det mer lönsamt för detta specifika problem. Experimentella resultat från två datauppsättningar visar tydliga förbättringar jämfört med allmänt använda metoder.
Problemet med sessionsbaserade rekommendationer har först introducerats av Hidasi m.fl. Hoppa över det.
Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}