Sekventiell rekommendation är en grundläggande uppgift för nätverksapplikationer, och det lider oftast av objektet kallstart problem på grund av bristande feedback från användare. Det finns för närvarande tre typer av populära metoder som är baserade på matris factorization (MF) av samarbetsfiltrering, Markov kedja (MC) och återkommande neurala nätverk (RNN). Även om de används i stor utsträckning, har de vissa begränsningar. MF-baserade metoder kunde inte fånga dynamiska användares intresse. Den starka Markov antagande kraftigt begränsar prestanda MC-baserade metoder. RNN-baserade metoder befinner sig fortfarande i ett tidigt skede av införandet av ytterligare information. Baserat på dessa grundläggande modeller, många metoder med ytterligare information validerar endast införliva en modalitet på ett separat sätt. I detta arbete, för att göra den sekventiella rekommendationen och ta itu med punkten kallstart problem, föreslår vi en Multi-View Rrecurrent Neural Network (MV-RNN) modell. Med tanke på den latenta funktionen kan MV-RNN lindra problemet med kallstart genom att införliva visuell och textmässig information. För det första studeras vid inmatningen av MV-RNN tre olika kombinationer av multi-view funktioner, såsom konkatering, fusion genom addition och fusion genom att rekonstruera de ursprungliga multi-modal data. MV-RNN tillämpar den återkommande strukturen för att dynamiskt fånga användarens intresse. För det andra utformar vi en separat struktur och en enad struktur på det dolda tillståndet i MV-RNN för att utforska ett mer effektivt sätt att hantera multi-view-funktioner. Experiment på två verkliga dataset visar att MV-RNN effektivt kan generera den personliga rankinglistan, ta itu med de saknade modaliteterna problem, och avsevärt lindra objektet kallstart problem.
Dessutom, Cui et al. REF föreslog en modell med namnet Multi-View Recurrent Neural Network (MV-RNN) för sekventiell rekommendation.
MV-RNN: A Multi-View Recurrent Neural Network for Sequential Recommendation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}