阚野

摘要： Attention-based Group Recommendation 推荐系统广泛应用于诸如谷歌、Twitter、LinkedIn和Netflix等大型信息公司。一个推荐系统通过使用用户偏好筛选重要信息片段来处理信息过载的问题。随着深度学习越来越成功，最近的研究证明了在各种推荐任务中使用深度学习的好处。然而，大多数提出的技术都只针对个体，这在群体推荐中是无法有效应用的。 在本文中，我们提出了一种深度学习架构来解决群体推荐问题。另一方面，人们注意到作为个体的用户和群组成员的行为是不同的。为了解决这些问题，我们建议使用注意机制来捕获群组中每个用户的影响。具体地说,我们的模型自动学习群组中的每个用户的影响权重并根据其成员的权重偏好为群组推荐项目。我们对四个数据集进行了广泛的实验。我们的模型显著地优于基线方法，并且在将深度学习应用于群体推荐问题上显示了很有希望的结果。 阅读全文