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Wobei die «  ». »varvec »-Transformationsmatrix von « (« varvec »-« T »-« in »-D_-Tilde-« r »-Zeiten D_r) und die trainierbare Verzerrung in der « R »-D_-Tilde-« mal 1 ») ist. Da die Transformation kontinuierlich ist, kann sie Faktoreinbettungen in Elementraum zuordnen und gleichzeitig ihre ursprüngliche räumliche Beziehung beibehalten. Wir können daher diese beiden Einbettungen als « (varvec »e »_t=[-varvec-c-_t; « tilde »varvec`r`_t]) beim Zeitstempel t verketten. Aus Abb. 2 können wir sehen, dass unsere Methode vier wesentliche Komponenten enthält, darunter sitzungsbasiertes öffentliches Verhalten Mining zum Teil (a), Element semantische Einbettung in Teil (b), Benutzer-Langzeit-Interessenmodellierung in Teil (c) und Aufmerksamkeitsnetzwerk. Um den Beitrag der einzelnen Komponenten zu überprüfen, implementieren wir vier Varianten unseres Ansatzes: DAINN-S, DAINN-A, DAINN-U stellen daINN-Modell ohne sitzungsbasiertes Public Behavior Mining, Aufmerksamkeitsnetzwerk und Langfristige Interessenmodellierung der Nutzer in unserem Framework dar. Wir können das semantische Einbettungsteil von Gegenständen nicht aufgeben, da es die Basis für einen anderen Teil ist. Diese Arbeit wird teilweise vom norwegischen Forschungsrat finanziert (Nr. 245469). Das vorgeschlagene Modell kann gemeinsam die langfristigen Interessen der Benutzer, Die Sequenzmuster des Benutzerverhaltens, den Hauptzweck der Benutzer in der aktuellen Sitzung sowie das öffentliche Verhalten mining nutzen, um die Präferenzen der Benutzer zu modellieren. Darüber hinaus wird die aus dem CNN-Satzmodell gelernte semantische Einbettung angenommen, um die Empfehlungsgenauigkeit weiter zu verbessern.

Sitzungsbasierte Empfehlung ist die Aufgabe, vorherzusagen, was ein Benutzer als nächstes klicken möchte, wenn seine aktuellen sequenziellen Transaktionsdaten angegeben werden. Hier geben wir eine Formulierung des sitzungsbasierten Empfehlungsproblems. . Lai, S., Xu, L., Liu, K., & Zhao, J. (2015). Rezidivierende konvolutionale neuronale Netzwerke für die Textklassifizierung. AaaI, 333, 2267–2273. Um die Wirksamkeit von DAINN zu validieren, haben wir unser Modell mit den folgenden sitzungsbasierten Empfehlungsmethoden verglichen. Koren, Y., Robert, B., & Chris, V. (2009).

Matrixfaktorisierungstechniken für Empfehlungssysteme. Computer, 42(8), 30-37. Hidasi, B., Karatzoglou, A., Baltrunas, L., & Tikk, D. (2015). Sitzungsbasierte Empfehlungen mit wiederkehrenden neuronalen Netzwerken. ArXiv preprint arXiv:1511.06939. Für die Modellierung langfristiger Interessen des Anwenders greifen wir auf die Standard-Ratlosigkeit zurück (Blei et al. 2003) und wählen die Themennummer aus, die zu kleiner Ratlosigkeit und schneller Konvergenz führt. Daher erhalten wir die Themennummern « (N_u-A=70 » und « N_u »L=100 » und « (N_u-W=100 ») für Adressa, Last.fm und Weibo-Net-Tweet. Die Einbettungsbemaßungsbemaßung « (D_e ») ist auf 300 festgelegt. Für die Zeitzerfallsrate (`lambda« ) haben wir sie für das Adressa-Dataset auf 0,2 festgelegt, für die anderen beiden Datasets jedoch einen relativ langsamen Zerfall .

Die Schiebefenstergröße w wird in unseren Experimenten auf 150 festgelegt, um die Einfachheit zu simplicityisieren, was bedeutet, dass wir 150 Nachbarschaftsereignisse anderer Benutzer im öffentlichen Verhaltensminingverfahren übernehmen.