Cross-Domain Recommendation (CDR) och Cross-System Recommendations (CSR) är två av de lovande lösningarna för att ta itu med det långvariga problemet med datas gleshet i rekommenderade system. De utnyttjar den relativt rikare informationen, t.ex. betyg, från källdomänen eller -systemet för att förbättra rekommendationens noggrannhet i måldomänen eller -systemet. Därför är det viktigt att hitta en korrekt kartläggning av de latenta faktorerna över domäner eller system för att förbättra rekommendationsnoggrannheten. Detta är dock en mycket utmanande uppgift på grund av de komplexa sambanden mellan de latenta faktorerna i källan och måldomäner eller -system. I detta syfte föreslår vi i detta dokument ett djupgående ramverk för både Cross-Domain och Cross-System Recommendations, som kallas DCDCSR, baserat på Matrix Factorization (MF) modeller och en fullt ansluten Deep Neural Network (DNN). Specifikt använder DCD-CSR först MF-modellerna för att generera användare och objekt latenta faktorer och sedan använder DNN för att kartlägga latenta faktorer över domäner eller system. Viktigare är att vi tar hänsyn till enskilda användares och objekts prioritetsgrad inom olika domäner eller system och använder dem för att vägleda DNN:s utbildningsprocess för att utnyttja betygsuppgifterna mer effektivt. Omfattande experiment som utförts på tre verkliga datauppsättningar visar att DCDCSR-ramverket överträffar de senaste CDR- och CSR-metoderna när det gäller rekommendationsnoggrannhet.
REF beräknar först den kombinerade användarens latenta vektorer genom en konvex kombination av de latenta vektorerna som erhålls från källdomänen respektive måldomänen, viktad av varje användares prioritet.
A Deep Framework for Cross-Domain and Cross-System Recommendations
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}