用户想要什么？WARHOL：一种用于推荐的生成模型
机器学习
2021-12-02 v2 信息检索
摘要
当前的推荐方法帮助在线商家为每位访问用户预测其现有产品中哪一部分最相关。然而，除了将用户与现有产品匹配之外，商家也有兴趣理解其用户的潜在偏好。这确实可以帮助他们在未来生产或采购更匹配的产品。我们认为，现有推荐模型不能直接用于预测将使新产品更好地服务目标受众的最优特征组合。为此，我们转向生成模型，其允许我们显式地学习文本与视觉空间中产品特征组合的分布。我们开发了WARHOL，一种以过往用户购物活动为输入并生成新颖产品相关文本与视觉描述的产品生成与推荐架构。我们展示WARHOL可以接近最先进推荐模型的性能，同时能够生成与给定用户画像相关的全新产物。
引用
@article{arxiv.2109.01093,
title = {What Users Want? WARHOL: A Generative Model for Recommendation},
author = {Jules Samaran and Ugo Tanielian and Romain Beaumont and Flavian Vasile},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.01093},
year = {2021}
}
备注
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