Nya online-tjänster är starkt beroende av automatisk personalisering för att rekommendera relevant innehåll till ett stort antal användare. Detta kräver att systemen ska skalas snabbt för att tillgodose strömmen av nya användare som besöker onlinetjänsterna för första gången. I detta arbete föreslår vi ett innehållsbaserat rekommendationssystem för att ta itu med både rekommendationens kvalitet och systemets skalbarhet. Vi föreslår att använda en rik funktionsuppsättning för att representera användare, enligt deras webbsurfhistorik och sökfrågor. Vi använder en Deep Learning-strategi för att kartlägga användare och objekt till ett latent utrymme där likheten mellan användare och deras föredragna objekt maximeras. Vi utökar modellen för att gemensamt lära av funktioner i objekt från olika domäner och användarfunktioner genom att införa en multi-view Deep Learning-modell. Vi visar hur man kan göra denna rika-feature-baserade användarrepresentation skalbar genom att minska dimensionen av indata och mängden utbildningsdata. Den rika användarfunktion representation gör det möjligt för modellen att lära sig relevanta användarbeteende mönster och ge användbara rekommendationer för användare som inte har någon interaktion med tjänsten, med tanke på att de har lämplig sökning och webbhistorik. Kombinationen av olika domäner till en enda modell för lärande hjälper till att förbättra rekommendationskvaliteten i alla domäner, samt att ha en mer kompakt och semantiskt rikare användare latent funktion vektor. Vi experimenterar med vår strategi på tre verkliga rekommendationssystem förvärvade från olika källor av Microsoft-produkter: Windows Apps rekommendation, Nyheter rekommendation, och Movie / TV rekommendation. Resultaten visar att vår strategi är betydligt bättre än toppmoderna algoritmer (upp till 49% förbättring på befintliga användare och 115% förbättring på nya användare). Dessutom visar experiment på en offentligt öppen datauppsättning också överlägsenheten av vår metod i jämförelse med övergångsgenerativa ämnesmodeller, för modell- * Arbetat på Microsoft Research under författarens sommarpraktik. ............................................................................................................................................. Skalbarhetsanalys visar att vår multi-view DNN-modell enkelt kan skalas till att omfatta miljontals användare och miljarder poster. Experimentella resultat bekräftar också att kombination av funktioner från alla domäner ger mycket bättre prestanda än att bygga separata modeller för varje domän.
Analys om hur djupt lärande påverkar både rekommendationens kvalitet och systemets skalbarhet presenteras i REF, där författarna först representerar användare och objekt genom en rik funktion som görs på olika domäner och sedan mappa dem till ett latent utrymme.
A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}