I ett modernt rekommendationssystem är det viktigt att förstå hur produkter relaterar till varandra. Till exempel, medan en användare letar efter mobiltelefoner, kan det vara vettigt att rekommendera andra telefoner, men när de köper en telefon, kanske vi istället vill rekommendera batterier, lådor eller laddare. Dessa två typer av rekommendationer kallas substitut och komplement: substitut är produkter som kan köpas i stället för varandra, medan komplement är produkter som kan köpas utöver varandra. Här utvecklar vi en metod för att dra slutsatser om nätverk av utbytbara och kompletterande produkter. Vi formulerar detta som en övervakad länk förutsägelse uppgift, där vi lär semantik av substitut och komplement från data i samband med produkter. Den primära källan till data vi använder är texten i produktrecensioner, även om vår metod också använder sig av funktioner som betyg, specifikationer, priser och varumärken. Metodiskt bygger vi ämnesmodeller som är utbildade för att automatiskt upptäcka ämnen från text som är framgångsrika i att förutsäga och förklara sådana relationer. Experimentellt utvärderar vi vårt system på Amazon produktkatalog, en stor datauppsättning bestående av 9 miljoner produkter, 237 miljoner länkar och 144 miljoner recensioner.
Punkt A ersätter punkt B om A kan köpas istället för B, medan punkt A kompletterar punkt B om det kan köpas utöver B REF.
Inferring Networks of Substitutable and Complementary Products
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}