Rekommenderarsystem har studerats i stor utsträckning på grund av deras praktiska användning i verkliga scenarier. Trots detta är det fortfarande en utmaning att skapa effektiva rekommendationer med glesa användarbetyg. Sidoinformation har använts i stor utsträckning för att ta itu med klassificeringen sparsamhet. Befintliga rekommendationsmodeller som använder sidoinformation är linjära och har därför begränsad expressivitet. Djupt lärande har använts för att fånga icke-linjäritet genom att lära sig djupa objekt representationer från sidan information, men eftersom sidan information är högdimensionell, befintliga djupa modeller tenderar att ha stor input dimensionalitet, som dominerar deras totala storlek. Detta gör dem svåra att träna, särskilt med otillräckliga insatser. I stället för att lära sig objektrepresentationer föreslår vi i detta dokument att man lär sig inslagsrepresentationer genom att fördjupa sig i sidoinformationen. Inlärningsfunktion representationer garanterar ett tillräckligt antal ingångar för att träna ett djupt nätverk. För att uppnå detta föreslår vi att man samtidigt återvinner användarbetyg och sidoinformation genom att använda en Variarational Autoencoder (VAE). Specifikt, användarbetyg och sidoinformation kodas och avkodas kollektivt genom samma inference nätverk och generation nätverk. Detta är möjligt eftersom både användarbetyg och sidoinformation är förknippade med objekt. För att ta hänsyn till heterogeniteten i användarbetyg och sidoinformation följer det sista skiktet i generationsnätverket olika distributioner.Den föreslagna modellen är enkel att implementera och effektiv att optimera och visas överträffa topp-N rekommendationsmetoder som använder sidoinformation.
I REF föreslås en kollektiv variantal autoencoder att rekommendera top-N objekt genom att använda hjälpinformation.
A Collective Variational Autoencoder for Top-N Recommendation with Side Information
{'venue': 'DLRS 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}