De två huvuduppgifterna inom domänen Recommender Systems är ranknings- och betygsprognoser. Syftet med kreditvärderingsprognosen är att förutsäga i vilken utsträckning en användare skulle vilja ha ett visst objekt, vilket skulle göra det möjligt att rekommendera de objekt med de högsta förväntade poängen. Rankningen å andra sidan syftar direkt till att rekommendera de mest värdefulla objekten för användaren. Flera tidigare metoder föreslog lärande användare och objekt representationer för att optimera båda uppgifterna samtidigt i en multi-task ram. I detta arbete föreslår vi en ny multi-task ram som utnyttjar det faktum att en användare gör en två-fas beslutsprocess - först beslutar att interagera med en post (ranking uppgift) och först efteråt att gradera den (rating förutsägelse uppgift). Vi utvärderade vårt ramverk på två referensdatauppsättningar, på två olika konfigurationer och visade sin överlägsenhet över toppmoderna metoder.
Till exempel Hadash et al. föreslå ett multi-task lärande baserad rekommendationssystem genom att modellera ranking och betygsförutsägelse uppgifter samtidigt REF.
Rank and rate: multi-task learning for recommender systems
{'venue': "RecSys '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}