预测你的点击退出：以集成学习方式为用户-物品交互与会话动作建模
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2020-02-11 v1
摘要
本文描述了 POLINKS 团队针对 RecSys Challenge 2019 的解决方案，该挑战赛聚焦于预测基于会话交互中的最后一次点击退出。我们提出了一种集成方法，包含用于建模用户-物品交互的矩阵分解，以及用循环神经网络实现的会话感知学习模型。该方法在预测最后一次点击退出上表现有效，在本地测试集上取得了 0.60277 的平均倒数排名（Mean Reciprocal Rank）。
引用
@article{arxiv.2002.03124,
title = {Predict your Click-out: Modeling User-Item Interactions and Session Actions in an Ensemble Learning Fashion},
author = {Andrea Fiandro and Giorgio Crepaldi and Diego Monti and Giuseppe Rizzo and Maurizio Morisio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03124},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 5 figures