En stor mängd information finns i recensioner skrivna av användare. Denna informationskälla har ignorerats av de flesta av de nuvarande rekommendationssystemen, samtidigt som den potentiellt kan lindra gleshetsproblemet och förbättra kvaliteten på rekommendationerna. I denna uppsats presenterar vi en djup modell för att lära objektegenskaper och användarbeteenden gemensamt från granskningstext. Den föreslagna modellen, kallad Deep Cooperative Neural Networks (DeepCoNN), består av två parallella neurala nätverk kopplade i de sista skikten. Ett av nätverken fokuserar på att lära användare beteenden utnyttja recensioner skrivna av användaren, och den andra lär objekt egenskaper från recensioner skrivna för objektet. Ett delat lager introduceras på toppen för att koppla ihop dessa två nätverk. Det delade skiktet möjliggör latenta faktorer inlärda för användare och objekt att interagera med varandra på ett sätt som liknar factorization maskinteknik. Experimentella resultat visar att DeepCoNN avsevärt överträffar alla referensrecommender-system på en mängd olika datauppsättningar.
Till exempel föreslog Ref en DeepCoNN-strategi för att lära sig användar- och objektrepresentationer från översyner via CNN-nätverk.
Joint Deep Modeling of Users and Items Using Reviews for Recommendation
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}