探索在线餐饮推荐服务的时空特征
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2023-08-09 v1
摘要
在线餐饮推荐服务（OFRS）具有显著的时空特征，并具备能够及时便捷地满足用户需求的优势。已有诸多研究开始探索其时空属性，但对 OFRS 时空特征的全面深入分析尚待开展。因此，本文基于三个问题研究 OFRS：时空特征如何发挥作用；为何自注意力无法用于建模 OFRS 的时空序列；以及如何结合时空特征以提升 OFRS 效率。首先，通过实验分析，我们系统性地提取了 OFRS 的时空特征，识别出最具价值的特征并设计了有效的组合方法。其次，我们对时空序列进行了详细分析，揭示了自注意力在 OFRS 中的不足，并提出了一种更优的时空序列方法以替代自注意力。此外，我们还设计了动态上下文适应模型，以进一步提升 OFRS 的效率与性能。通过在两个大型数据集上的离线实验与为期一周的在线实验，证明了我们模型的可行性与优越性。
引用
@article{arxiv.2308.04019,
title = {Exploring the Spatiotemporal Features of Online Food Recommendation Service},
author = {Shaochuan Lin and Jiayan Pei and Taotao Zhou and Hengxu He and Jia Jia and Ning Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04019},
year = {2023}
}
备注
accepted by SIGIR 2023