利用分层循环神经网络个性化基于会话的推荐
机器学习
2017-08-25 v5 人机交互
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摘要
基于会话的推荐在许多现代在线服务（如电子商务、视频流媒体）和推荐场景中具有高度相关性。最近，循环神经网络已被证明在基于会话的场景中表现非常出色。虽然在许多基于会话的推荐领域中难以获取用户标识符，但也存在用户画像 readily available 的领域。我们提出了一种利用跨会话信息传递来无缝个性化 RNN 模型的方法，并设计了一个分层 RNN 模型，该模型在用户会话之间传递并演化 RNN 的潜在隐藏状态。在两个工业数据集上的结果显示，相较于仅使用会话的 RNN，取得了巨大的改进。
引用
@article{arxiv.1706.04148,
title = {Personalizing Session-based Recommendations with Hierarchical Recurrent Neural Networks},
author = {Massimo Quadrana and Alexandros Karatzoglou and Balázs Hidasi and Paolo Cremonesi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.04148},
year = {2017}
}