Användarsvarsförutsägelse, som modellerar användarens preferens w.r.t. de presenterade objekten, spelar en nyckelroll i online-tjänster. Med två decenniers snabba utveckling har de kumulerade användarbeteendesekvenserna på mogna Internetplattformar blivit extremt långa sedan användarens första registrering. Varje användare har inte bara inneboende smaker, utan håller också på att förändra sina personliga intressen under livstiden. Därför är det svårt att hantera en sådan livslång sekventiell modellering för varje enskild användare. Befintliga metoder för sekventiell modellering kan endast hantera relativt nya användarbeteenden, vilket lämnar stort utrymme för att modellera långsiktiga, särskilt livslånga sekventiella mönster för att underlätta användarmodellering. Dessutom kan en användares beteende redovisas för olika tidigare beteenden inom hela hennes online aktivitetshistorik, dvs. långvarigt beroende med flerskaliga sekventiella mönster. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi i detta dokument ett hierarkiskt periodiskt minnesnätverk för livslång sekventiell modellering med personlig memorering av sekventiella mönster för varje användare. Modellen antar också en hierarkisk och periodisk uppdateringsmekanism för att fånga flerskaliga sekventiella mönster av användarintressen och samtidigt stödja de föränderliga användarbeteendeloggar. De experimentella resultaten över tre storskaliga real-world dataset har visat fördelarna med vår föreslagna modell med betydande förbättringar i användarrespons förutsägelser prestanda mot state-of-the-arts.
HPMN REF föreslås för att modellera användarnas periodiska mönster med ett hierarkiskt återkommande minnesnätverk.
Lifelong Sequential Modeling with Personalized Memorization for User Response Prediction
{'venue': "SIGIR'19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}