A multi-behavior recommendation method exploring the preference differences among various behaviors

计算机科学 偏爱 嵌入 集合(抽象数据类型) 推荐系统 机器学习 数据挖掘 可视化 人工智能 偏好学习 数据集 人机交互 经济 微观经济学 程序设计语言
作者
Mingxin Gan,Gangxin Xu,Yingxue Ma
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier BV]
卷期号:228: 120316-120316 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2023.120316
摘要

User behavior data has been widely used in recent research of recommendation systems. Existing work usually utilize only single behavior instead of multi-behavior. However, there are various typed of user behaviors in practical scenarios. For example, there are view, purchase, add-to-cart and add-to-favorite behaviors in a real-world e-commerce platform. For recommendation systems, using more user information is better for exploiting intrinsic user characteristics, as the single behavior records are usually too sparse to conduct preference mining. Therefore, multi-behavior based recommendation methods are increasingly emphasized by researchers. In this paper, we propose a novel framework (FPD) for utilizing multi-behavior data: generating embedding and building training losses. We compute an additional supplementary score by capturing user's preference difference among behaviors, instead of merely using initial embedding to obtain a ordinary prediction score. For better optimization model parameters, we use various behaviors to build multiple training losses. We optimize the loss function of the non-sampling strategy and set personal positive weights for each user. Experimental results on two real-world datasets demonstrates that our model outperformed the state-of-the-art methods in terms of various evaluation measurements. Furthermore, extensive ablation experiments and visualization analysis are conducted to verify the effectiveness of the proposed idea and to further explain the principle of the proposed method proposed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
共享精神应助酷炫葵阴采纳,获得10
1秒前
丝丢皮得完成签到 ,获得积分10
2秒前
3秒前
xfy完成签到,获得积分10
7秒前
阳炎完成签到,获得积分10
9秒前
行云流水完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
冷酷尔琴发布了新的文献求助10
15秒前
青水完成签到 ,获得积分10
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
冷酷尔琴完成签到,获得积分10
19秒前
onevip完成签到,获得积分0
21秒前
小莫完成签到 ,获得积分10
23秒前
32秒前
theseus完成签到,获得积分10
33秒前
胡楠完成签到,获得积分10
35秒前
北国雪未消完成签到 ,获得积分10
36秒前
李振博完成签到 ,获得积分10
36秒前
46秒前
雪妮完成签到 ,获得积分10
49秒前
松松发布了新的文献求助20
52秒前
52秒前
iwsaml完成签到 ,获得积分10
52秒前
Caden完成签到 ,获得积分10
55秒前
xmhxpz完成签到,获得积分10
56秒前
was_3完成签到,获得积分10
56秒前
聪慧板凳完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
buerzi完成签到,获得积分10
1分钟前
魁梧的盼望完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
wzk完成签到,获得积分10
1分钟前
称心翠容完成签到,获得积分10
1分钟前
LaixS完成签到,获得积分10
1分钟前
尊敬代亦发布了新的文献求助10
1分钟前
要笑cc完成签到,获得积分10
1分钟前
青珊发布了新的文献求助10
1分钟前
宣宣宣0733完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038029
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575740
关于积分的说明 11373751
捐赠科研通 3305559
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819224
邀请新用户注册赠送积分活动 892652
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022