Klassiska recommender system står inför utmaningar när det gäller att ta itu med data gleshet och kalla-start problem med endast modellering av användar-item relation. En viktig riktning är att införliva och förstå de ytterligare heterogena relationerna, t.ex. användar- och objektrelationer, eftersom varje användar-punktsinteraktion ofta påverkas av andra användare och objekt, som utgör användarens/objektets inflytelserika sammanhang. Detta framkallar viktiga men utmanande frågor, bland annat modellering av heterogena relationer, interaktioner och styrkan i påverkan från användare/poster i de inflytelserika sammanhangen. I detta syfte utformar vi Influential-Context Aggregation Units (ICAU) för att aggregera användar-användare/punkt-punkter i ett givet sammanhang som den inflytelserika kontexten inbäddar. Därför föreslår vi en heterogena relationer-Embedded Recommender System (HERS) baserat på ICAUs att modellera och tolka den underliggande motivationen för användar-objekt interaktioner genom att överväga användare och objekt-objekt inflytande. Experimenten på två verkliga datauppsättningar visar den mycket förbättrade rekommendationskvaliteten hos HERS och dess överlägsenhet när det gäller att hantera problemet med kallstart. Dessutom visar vi att det är tolkningsbart att modellera inflytelserika sammanhang för att förklara rekommendationens resultat.
HERS REF aggregaterar användar-användare/objekt-objekt-relationer inom ett givet sammanhang för att koppla lärande.
HERS: Modeling Influential Contexts with Heterogeneous Relations for Sparse and Cold-­start Recommendation
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}