Data sparness är ett av de mest utmanande problemen för recommender system. En lovande lösning på detta problem är korsdomänrekommendationer, dvs. att utnyttja återkopplingar eller betyg från flera områden för att förbättra rekommendationsprestandan på ett kollektivt sätt. I detta dokument föreslår vi en ram för integrering och kartläggning av gränsöverskridande rekommendationer, kallad EMCDR. Det föreslagna EMCDR-ramverket skiljer sig från befintliga gränsöverskridande rekommendationsmodeller i två avseenden. För det första används en flerskikts perceptron för att fånga den icke-linjära kartfunktionen mellan olika domäner, vilket ger hög flexibilitet för att lära sig domänspecifika egenskaper hos enheter inom varje domän. För det andra används endast enheter med tillräckliga data för att lära sig kartläggningsfunktionen, vilket garanterar dess robusthet för buller som orsakas av data gleshet inom en och samma domän. Omfattande experiment med två korsdomäniska rekommendationsscenarier visar att EMCDR avsevärt överträffar de senaste metoderna för korsdomänrekommendationer.
I rekommendationssystem använde REF slutligen ett tvärdomänskt rekommendationssystem för att utnyttja återkopplingar eller betyg från flera områden och förbättra rekommendationsprestandan.
Cross-domain recommendation: an embedding and mapping approach
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}