Samverkansfiltrering (CF) är ett framgångsrikt tillvägagångssätt som ofta används av många recommender-system. Konventionella CF-baserade metoder använder de betyg som ges till objekt av användarna som den enda informationskällan för att lära sig att ge rekommendationer. Betygen är dock ofta mycket glesa i många tillämpningar, vilket leder till att CF-baserade metoder minskar avsevärt i sin rekommendationsprestanda. För att ta itu med detta gleshetsproblem, kan extra information såsom objektinnehåll information användas. Samarbetande ämne regression (CTR) är en tilltalande ny metod med denna metod som tätt par de två komponenter som lär sig från två olika informationskällor. Men den latenta representation som CTR lärt sig kanske inte är särskilt effektiv när hjälpinformationen är mycket sparsam. För att ta itu med detta problem generaliserar vi de senaste framstegen i fråga om djup inlärning från i.i.d. indata till non- i. i. d. (CF-baserad) input och föreslå i detta dokument en hierarkisk Bayesian modell som kallas samarbete djupinlärning (CDL), som gemensamt utför djup representation lärande för innehållsinformation och samarbetsfiltrering för betyg (feedback) matris. Omfattande experiment på tre verkliga dataset från olika domäner visar att CDL kan avsevärt förbättra den senaste tekniken.
Djupinlärning används i REF för att ta itu med CF:s gleshetsproblem genom att integrera tilläggsinformation, såsom postinnehållsinformation.
Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}