Många senaste state-of-the-art rekommenderar system som D-ATT, TransNet och DeepCoNN utnyttja recensioner för representation lärande. I detta dokument föreslås en ny neural arkitektur för rekommendationer med recensioner. Vår modell fungerar på ett multihierarkiskt paradigm och bygger på intuitionen att inte alla recensioner skapas lika, d.v.s. endast ett fåtal utvalda är viktiga. Vikten bör dock dras på ett dynamiskt sätt beroende på det nuvarande målet. I detta syfte föreslår vi ett "review-by-review"-baserat inlärningssystem som tar fram viktiga recensioner från användar- och artikelrecensioner och därefter matchar dem ord för ord. Detta möjliggör inte bara de mest informativa recensioner att användas för förutsägelse men också en djupare ord-nivå interaktion. Vår pekarbaserade metod fungerar med en gummi-softmax-baserad pekarmekanism som gör det möjligt att integrera diskreta vektorer inom olika neurala arkitekturer. Vår pekarmekanism är meduppmärksam i naturen, lärande pekare som är medberoende av användar-objekt relationer. Slutligen föreslår vi ett flerpoängssystem för lärande som lär sig att kombinera flera vyer av interaktion mellan olika objekt. Vi visar effektiviteten av vår föreslagna modell genom omfattande experiment på 24 benchmarking dataset från Amazon och Yelp. Empiriska resultat visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar befintliga toppmoderna modeller, med upp till 19 % respektive 71 % relativ förbättring jämfört med TransNet respektive DeepCoNN. Vi studerar beteendet hos vår multi-pointer inlärningsmekanism, sprida ljus på "bevisa aggregering" mönster i översyn-baserade recommender system.
REF ) använder ett coattentive multi-pointer nätverk för att modellera användar-objekt relationer.
Multi-Pointer Co-Attention Networks for Recommendation
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}