Transfer learning has attracted a large amount of interest and research in last decades, and some efforts have been made to build more precise recommendation systems. Most previous transfer recommendation systems assume that the target domain shares the same/similar rating patterns with the auxiliary source domain, which is used to improve the recommendation performance. However, to the best of our knowledge, almost these works do not consider the characteristics of sequential data. In this paper, we study the new cross-domain recommendation scenario for mining novelty-seeking trait. Recent studies in psychology suggest that novelty-seeking trait is highly related to consumer behavior, which has a profound business impact on online recommendation. Previous work performing on only one single target domain may not fully characterize users' novelty-seeking trait well due to the data scarcity and sparsity, leading to the poor recommendation performance. Along this line, we proposed a new cross-domain novelty-seeking trait mining model (CDNST for short) to improve the sequential recommendation performance by transferring the knowledge from auxiliary source domain. We conduct systematic experiments on three domain data sets crawled from Douban (www.douban.com) to demonstrate the effectiveness of the proposed model. Moreover, we analyze how the temporal property of sequential data affects the performance of CDNST, and conduct simulation experiments to validate our analysis.


翻译:在过去几十年里,转移学习吸引了大量的兴趣和研究,并且已经作出一些努力来建立更精确的建议系统。大多数先前的转移建议系统都假定目标领域与辅助源领域有着相同/相似的评级模式,而辅助源领域被用来改进建议性能。然而,据我们所知,这些工作几乎没有考虑到相继数据的特点。在本文件中,我们研究了采矿新奇寻求特性的新的跨域建议方案。心理学最近的研究表明,新奇寻求特征与消费者行为密切相关,这对在线建议有深远的商业影响。以前在一个单一目标领域开展的工作可能无法充分描述用户寻求新奇特性的特点,因为数据稀缺和松散导致建议性能差。我们在此一行提出了一个新的交叉寻求新奇特异采矿模式(短时间为CDNST),以便通过从辅助来源领域转让知识来改进顺序性建议性业绩。我们对从Douban(www.douban.com)获取的三套域数据集进行了系统实验,以证明拟议的模型的有效性。此外,我们分析模拟性能如何进行。

4
下载
关闭预览

相关内容

近期必读的5篇顶会WWW2020【推荐系统】相关论文-Part2
专知会员服务
68+阅读 · 2020年4月7日
简明扼要!Python教程手册,206页pdf
专知会员服务
46+阅读 · 2020年3月24日
近期必读的12篇KDD 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
62+阅读 · 2020年1月10日
【新书】Python数据科学食谱(Python Data Science Cookbook)
专知会员服务
113+阅读 · 2020年1月1日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
LibRec 精选:基于LSTM的序列推荐实现(PyTorch)
LibRec智能推荐
50+阅读 · 2018年8月27日
LibRec 精选:推荐系统9个必备数据集
LibRec智能推荐
6+阅读 · 2018年3月7日
Arxiv
91+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
5+阅读 · 2019年10月11日
Arxiv
22+阅读 · 2018年8月3日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月2日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员