Bland olika rekommendationsmetoder anses latenta faktormodeller vanligtvis vara toppmoderna tekniker, som syftar till att lära användaren och objektinbäddningar för att förutsäga användarobjektets preferenser. Vid tillämpning av latent faktor modeller till rekommendation med implicit feedback, kvaliteten på inbäddade alltid lider av otillräcklig positiv feedback och bullriga negativa återkoppling. Inspirerad av idén om NSVD som representerar användare baserat på deras interagerade objekt, föreslår detta dokument en dubbelbäddsbaserad djupt latent faktor modell som heter DELF för rekommendation med implicit feedback. Förutom att lära sig en enda inbäddning för en användare (sp. objekt), representerar vi varje användare (resp. post) med ytterligare inbäddning ur perspektivet för de interagerade objekten (sp. användare). Vi använder en uppmärksam neural metod för att diskriminera betydelsen av interagerade användare / punkter för dubbla inbäddning lärande. Vi introducerar vidare en neural nätverk arkitektur för att införliva dubbla inbäddningar för rekommendation. Ett nytt försök av DELF är att modellera varje användar-punkt interaktion med fyra djupa representationer som subtilt sammansmält för preferens förutsägelse. Vi utförde omfattande experiment på verkliga dataset. Resultaten verifierar effektiviteten hos dubbla inbäddningar av användare/punkter och den överlägsna prestandan hos DELF på rekommendation av punkt.
REF föreslår att DELF genomför dubbla inbäddningar för användare och objekt i rekommenderade system.
DELF: A Dual-Embedding based Deep Latent Factor Model for Recommendation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}