基于四元组网络的互补相似性学习
机器学习
2019-09-17 v2 信息检索
机器学习
摘要
我们提出一种新颖的学习框架，以回答诸如“若用户正在购买一件衬衫，他/她还需要哪些其他物品？”之类的问题。我们的框架从可用的文本数据中学习物品的分布式表示，所学表示在表达功能互补性以及相似性的潜空间中刻画物品。具体而言，我们的框架将功能相似物品在潜空间中彼此靠近放置，同时将互补物品置于比非互补物品更近、但比相似物品更远的位置。在本研究中，我们引入了一个源自 Amazon 共同购买数据集的相似、互补与负样本物品新数据集。为评估，我们将方法聚焦于服装与时尚垂直领域。据我们所知，这是首次仅通过文本标题元数据同时学习相似与互补关系的尝试。我们的框架适用于产品目录中广泛的物品集合，并能够大规模生成高质量的互补物品推荐。
引用
@article{arxiv.1908.09928,
title = {Complementary-Similarity Learning using Quadruplet Network},
author = {Mansi Ranjit Mane and Stephen Guo and Kannan Achan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09928},
year = {2019}
}