Vi visar att samarbetsfiltrering kan ses som en sekvensförutsägelse problem, och att med tanke på denna tolkning, återkommande neurala nätverk erbjuder mycket konkurrenskraftig strategi. I synnerhet studerar vi hur det långa korttidsminnet (LSTM) kan appliceras på samarbetsfiltrering, och hur det jämförs med vanliga närmaste grannar och matrisfaktoriseringsmetoder på filmrekommendation. Vi visar att LSTM är konkurrenskraftig i alla aspekter, och i stort sett överträffar andra metoder när det gäller objekttäckning och kortsiktiga förutsägelser.
År 2016 beskrev Robin och Hugues REF samarbetsfiltret som ett sekvensförutsägelseproblem och tillämpade Long Short-Term Memory på rekommendationer.
Collaborative Filtering with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}