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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/55851
標題: | 基於偏好強度的多任務學習架構以強化單分類推薦效能 Improving One-class Recommendation with Multi-tasking on Various Preference Intensities |
作者: | Chu-Jen Shao 邵楚荏 |
指導教授: | 鄭卜壬(Pu-Jen Cheng) |
關鍵字: | 個人化推薦系統,單分類推薦,向量表示學習,多任務架構,注意力機制,隱式回饋, Personalized Recommendation System,One-class Recommendation,Representation Learning,Multi-tasking framework,Attention Network,Implicit Feedback, |
出版年 : | 2020 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 基於隱性反饋的個人化推薦在真實世界的推薦系統中扮演了不可或缺的角色,許多以模型為基礎的技術:從最經典的矩陣分解模型到近年廣泛興起熱潮的深度學習模型都在這個問題中取得不錯的效果。現有的方法往往會利用隱性反饋中使用者和物品間的正面以及負面互動所包含的資訊,學習使用者和物品各自最佳的向量表示。然而,由於在隱形反饋的資料中只能看出使用者和物品「有」或「無」互動關係,這些方法往往假設了使用者對於每一項物品的偏好是固定的。因此,這不完全能模擬現實世界中使用者的行為,導致在這個假設下學習出的向量表示難以捕捉到使用者在不同強度下的偏好與行為。 在這篇論文中,我們提出了一個利用「多任務學習」和「注意力圖卷積層」技術的架構,可以解決在只考慮單一偏好強度假設下的缺點。前者考慮使用者對於每項物品隱含的多種偏好強度,而後者動態地學習到同一個使用者對於每個互動過物品的偏好差異。在兩者的作用下,我們能學到更穩固且更具有表達能力的表示向量。實驗證明我們所提出的方法在三個現實生活中的大資料量的資料集中,都遠遠優於現有的最佳方法。 Personalized recommendation based on implicit feedback is ubiquitous in real-world recommender systems. Substantial model-based techniques range from the classic matrix factorization to recently emerging deep neural network-based models. Existing works obtain representations of users and items by encoding positive and negative interactions observed from the binary data. However, these efforts have an inherent drawback: they assume that users’ preferences toward all items are fixed, which might not be realistic. Consequently, the resultant embeddings usually fail to capture different entity features that assume different preference intensities. In this paper, we propose a framework that incorporates multi-task learning and attentive graph convolutional layers. The former mechanism aims at considering variable preference intensities into consideration, while the latter captures the latent tendencies of users among their interacted items dynamically. Experimental results show that our proposed method performs better than current state-of-the-art methods by a large margin on three large-scale real-world benchmark datasets. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/55851 |
DOI: | 10.6342/NTU202001992 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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