Att modellera de komplexa interaktionerna mellan användare och objekt samt mellan objekten själva är kärnan i utformningen av framgångsrika recommender-system. En klassisk seing är att förutsäga användares personliga sekventiella beteende (eller "nästa-punkt" rekommendation), där utmaningarna främst ligger i att modellera "tredje ordningen" interaktioner mellan en användare, hennes tidigare besökta objekt, och nästa objekt att konsumera. Befintliga metoder brukar bryta ner dessa högre ordningsinteraktioner i en kombination av parvisa relationer, genom vilka användarens preferenser (användar-punktsinteraktioner) och sekventiella pa erns (item-punktinteraktioner) fångas upp av separata komponenter. I detta dokument föreslår vi en enhetlig metod, TransRec, för att modellera sådana tredje ordningen relationer för storskaliga sekventiella förutsägelser. Metodiskt bäddade vi in objekt i ett "övergångsutrymme" där användare modelleras som översättningsvektorer som arbetar med objektsekvenser. Empiriskt nog överträffar detta tillvägagångssätt den senaste tekniken på ett brett spektrum av verkliga datamängder. Data och kod finns på h ps://sites.google.com/a/eng.ucsd.edu/ruining-he/.
REF föreslår ett tillvägagångssätt för storskaliga sekventiella försäljningsprognoser som inbäddar objekt i ett övergångsutrymme där användarens inbäddningar modelleras som översättningsvektorer som arbetar med objektsekvenser.
Translation-based Recommendation
{'venue': "RecSys '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}