E-handel användare kan förvänta sig olika produkter även för samma fråga, på grund av sina olika personliga preferenser. Det är välkänt att det finns två typer av preferenser: långsiktiga och kortsiktiga. Den förstnämnda avser användarnas inneboende inköpsfördel och utvecklas långsamt. De sistnämnda återspeglar däremot användarnas inköpsbenägenhet under en relativt kort period. De båda påverkar användarnas nuvarande inköps intentioner. Men få forskningsinsatser har ägnats åt att gemensamt modellera dem för den personliga produktsökningen. I detta syfte föreslår vi en ny Attentive Long Short-Term Preferens modell, döpt som ALSTP, för personlig produktsökning. Vår modell antar neurala nätverk strategi för att lära sig och integrera de långsiktiga och kortsiktiga användarpreferenser med den aktuella frågan för personlig produktsökning. I synnerhet är två uppmärksamhetsnätverk utformade för att skilja på vilka faktorer på kort sikt och långsiktiga användarpreferenser som är mer relevanta för den aktuella frågan. Denna unika design gör det möjligt för vår modell att bättre fånga användarnas nuvarande sökplaner. Vårt arbete är det första att tillämpa uppmärksamhetsmekanismer för att integrera både långsiktiga och kortsiktiga användarpreferenser med den givna frågan för den personliga sökningen. Omfattande experiment över fyra Amazon produktdataset visar att vår modell avsevärt överträffar flera toppmoderna produktsökmetoder i termer av olika utvärderingsmått. Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift.  Numera har e-handeln blivit mycket populär i och med att Internet blomstrar. Dess bekväma tillgång till ett enormt utbud av varor gör det möjligt för människor att handla nästan alla produkter hemma. När användare på e-handel webbplatser som Amazon 1 avser att köpa en produkt, brukar de välja sina önskade bland miljontals objekt genom att söka. Standardscenariot för produktsökning online är att en användare lämnar in en fråga, och sedan sökmotorn returnerar en rankad lista över produkter som är relevanta för den givna frågan. Vanligtvis, frågor som lämnas in av användare omfattar bara några nyckelord (t.ex. vit T-shirt för män), som vanligtvis är för korta eller tvetydiga för att uttrycka användarnas behov exakt, vilket resulterar i otillfredsställande sökresultat. Dessutom kan användarnas preferenser på produkter vara mycket olika (på grund av olika bakgrunder, dvs. ålder, kön, inkomst) eller starkt påverkas av de nuvarande sammanhangen (t.ex., säsong, plats). Därmed är det inte lämpligt att returnera samma sökresultat till olika användare för samma fråga. Mot bakgrund av detta, med tanke på användarens personliga intentioner i nuvarande sammanhang och syftar till att returnera relevanta produkter till den givna frågan, den så kallade personliga produktsökningen, spelar en central roll för att möta användarens aktuella shoppingbehov. Förutsättningen för en bra personlig produktsökmotor är att modellera användarens preferenser och effektivt integrera dem med den aktuella frågan. Det är väl känt att det finns två typer av användarpreferenser [3, 63]: långsiktiga och kortsiktiga. Den förstnämnda avser användarens inneboende och relativt stabila (som långsamt) köpfördel, såsom favoritfärger, föredragna modedesigner, passande storlekar och konsumtionsnivå, som är omärkligt påverkad av användarens personliga bakgrunder, såsom ålder, uppfostran, äktenskap, utbildning och inkomst. Däremot förmedlar den kortsiktiga användarpreferensen användarens inköps intention på relativt kort tid. Det påverkas av för övrigt övergående händelser, såsom ny produkt release, säsong förändring och speciella personliga tillfällen som födelsedag [63], som kan härledas från användarens nyligen köpta produkter. Jämfört med den långsiktiga användarpreferensen förändras det kortsiktiga oftare och drastiskt. Traditionella metoder för produktsökning [17] [18] [19] 59 ] använder ofta enkel matchning mellan frågor och produkter utan att utnyttja användarens specifika egenskaper. De kännetecknar knappast användarspecificiteten, för att inte tala om heterogeniteten. Det leder därför ofta till suboptimal prestanda på grund av användarens olika förväntningar. Med tanke på detta, personalisering blir helt nödvändigt för produktsökningen. Personliga sökningar har i själva verket studerats flitigt i litteratur under de senaste åren. Däri, studien av personlig webbsökning som införlivar användarens preferenser är den mest relaterade sub-direction till vårt arbete, och det kan i stort sett delas in i två kategorier: kortvarig sessionsbaserad 2 och långsiktig profilbaserad webbsökning. Tillvägagångssätt i den första kategorin [15, 29, 55] fångar den kortsiktiga användaren föredrar från söksessioner. Icke desto mindre skiljer sig från webbsökningen där en session ofta innehåller gott om frågor och rika klickresultat, sessionsdata i produktsökningen 3 är oftast alltför sparsam för att träna en bra personlig
Sedan Guo et al. REF föreslog en Attentive Long Short-Term Preferens modell (ALSTP) för personlig produktsökning genom att överväga långsiktiga och kortsiktiga användarpreferenser med hjälp av två uppmärksamhetsnätverk.
Attentive Long Short-Term Preference Modeling for Personalized Product Search
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}