Användargenererade objektlistor är ett populärt inslag i många olika plattformar. Exempel är listor över böcker på Goodreads, spellistor på Spotify och YouTube, samlingar av bilder på Pinterest och svarslistor på frågesvarssidor som Zhihu. Att rekommendera objektlistor är avgörande för att öka användarengagemanget och ansluta användare till nya objekt, men många tillvägagångssätt är utformade för den objektbaserade rekommendationen, utan att noga överväga de komplexa sambanden mellan objekt och listor. Därför föreslår vi i detta dokument en ny användargenererad rekommendationsmodell för listan som kallas AttList. Två unika egenskaper hos AttList är noggrann modellering av (i) hierarkiska användarpreferenser, som aggregerar objekt för att karakterisera den lista som de tillhör, och sedan aggregerar dessa listor för att uppskatta användarens preferenser, naturligt passar in i den hierarkiska strukturen av objektlistor; och (ii) objekt och lista konsekvens, genom en ny självuppmärksam lager för att fånga konsistensen hos angränsande objekt och listor till bättre modell användarpreferenser. Genom experiment över tre verkliga datauppsättningar som speglar olika typer av användargenererade objektlistor, finner vi att AttList resulterar i betydande förbättringar i NDCG, Precision@k, och Recall@k jämfört med en svit av toppmoderna baslinjer. Dessutom finns alla koder och data tillgängliga på https://github.com/heyunh2015/AttList.
Han och Al. REF föreslår en hierarkisk självuppmärksam modell för att rekommendera användargenererade objektlistor (t.ex. boklistor och spellistor) till rätt användare.
A Hierarchical Self-Attentive Model for Recommending User-Generated Item Lists
{'venue': 'CIKM 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}