Modellbaserade metoder för rekommenderade system har studerats ingående under de senaste åren. I system med stora corpus är dock beräkningskostnaden för den inlärda modellen för att förutsäga alla användarobjekt preferenser enorm, vilket gör full corpus hämtning extremt svårt. För att övervinna beräkningsbarriärer, modeller såsom matris factorization utväg till inre produktform (dvs., modell Useritem preferenser som den inre produkten av användaren, objekt latenta faktorer) och index för att underlätta effektiva ungefärliga k-nearest grannsökningar. Det är dock fortfarande svårt att införliva mer uttrycksfulla interaktionsformer mellan användar- och objektfunktioner, t.ex. interaktioner genom djupa neurala nätverk, på grund av beräkningskostnaden. I detta dokument fokuserar vi på problemet med att införa godtyckliga avancerade modeller för att rekommendera system med stora corpus. Vi föreslår en ny trädbaserad metod som kan ge logaritmisk komplexitet w.r.t. corpus storlek även med mer uttrycksfulla modeller såsom djupa neurala nätverk. Vår huvudidé är att förutsäga användarnas intressen från grova till fina genom att traversera trädknutor på ett uppifrån-och-ner-sätt och fatta beslut för varje användar-node-par. Vi visar också att trädstrukturen kan läras gemensamt mot bättre kompatibilitet med användarnas intressefördelning och därmed underlätta både utbildning och förutsägelse. Experimentella utvärderingar med två storskaliga verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar traditionella metoder. Online A/B testresultat i Taobao display reklamplattform visar också effektiviteten av den föreslagna metoden i produktionsmiljöer.
Dessutom Zhu et al. I REF föreslås ett nytt trädbaserat storskaligt rekommendationssystem, som kan tillhandahålla nya objekt och övervinna beräkningsbarriären för vektorsökning.
Learning Tree-based Deep Model for Recommender Systems
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}