Recurrent neural networks (RNN) föreslogs nyligen för den sessionsbaserade rekommendationsuppgiften. Modellerna visade lovande förbättringar jämfört med traditionella rekommendationsstrategier. I detta arbete studerar vi vidare RNN-baserade modeller för sessionsbaserade rekommendationer. Vi föreslår tillämpning av två tekniker för att förbättra modellens prestanda, nämligen dataförstärkning, och en metod för att redovisa förändringar i indatadistributionen. Vi studerar också empiriskt användningen av generell destillation, och en ny alternativ modell som direkt förutsäger objektinbäddningar. Experiment på RecSys Challenge 2015 dataset visar relativa förbättringar på 12,8% och 14,8% jämfört med tidigare rapporterade resultat på Recall@20 respektive Medel Reciprocal Rank@20 metrics.
En förbättrad variant av RNN i REF visade till exempel lovande förbättringar jämfört med standardmodeller av RNN genom att föreslå tekniker för dataförstärkning.
Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommendations
{'venue': 'DLRS 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}