Trots de något olika tekniker som används för att utveckla sökmotorer och recommender system, de båda följer samma mål: att hjälpa människor att få den information de behöver vid rätt tidpunkt. På grund av detta gemensamma mål kan sök- och rekommendationsmodeller potentiellt dra nytta av varandra. De senaste framstegen inom neurala nätverk teknik gör dem effektiva och lätt att förlänga för olika uppgifter, inklusive hämtning och rekommendationer. Detta ökar möjligheten att gemensamt modellera och optimera sökning ranking och rekommendation algoritmer, med potentiella fördelar för båda. I denna uppsats presenterar vi teoretiska och praktiska skäl för att motivera gemensam modellering av sökning och rekommendationer som en forskningsriktning. Vi föreslår en allmän ram som samtidigt lär sig en hämtningsmodell och en rekommendationsmodell genom att optimera en ledförlustfunktion. Våra preliminära resultat på en datauppsättning av produktdata visar att den föreslagna gemensamma modelleringen väsentligt överträffar modellerna för hämtning och rekommendationer som utbildats självständigt. Vi listar ett antal framtida riktningar för denna forskningslinje som kan leda till utveckling av toppmoderna sök- och rekommendationsmodeller.
Zamani och Croft Ref föreslog en allmän ram som tillsammans modellerar och optimerar en hämtningsmodell och en rekommendationsmodell.
Joint Modeling and Optimization of Search and Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}