用于基于图像推荐的视觉感知 Skip-Gram 模型
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2020-08-18 v1 多媒体
摘要
产品的视觉外观显著影响电子商务网站上的购买决策。我们提出了一种新颖的框架 VASG(Visually Aware Skip-Gram，视觉感知 Skip-Gram)，利用产品图像特征在公共潜在空间中学习用户和产品的表示。我们的模型是 Skip-Gram 架构与基于深度神经网络的解码器(Decoder)的融合。其中 Skip-Gram 通过在异质信息网络中优化用户-产品共现来捕捉用户偏好，而解码器同时学习一个映射将产品图像特征变换到 Skip-Gram 嵌入空间。该架构以端到端、多任务的方式联合优化。所提出的框架使我们能够为没有购买历史的冷启动产品做出个性化推荐。在大型真实世界数据集上的实验表明，学习到的嵌入可通过最近邻搜索生成有效的推荐。
引用
@article{arxiv.2008.06908,
title = {Visually Aware Skip-Gram for Image Based Recommendations},
author = {Parth Tiwari and Yash Jain and Shivansh Mundra and Jenny Harding and Manoj Kumar Tiwari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.06908},
year = {2020}
}
备注
8 pages, 5 figures