CoupledCF: learning explicit and implicit user-item couplings in recommendation for deep collaborative filtering

人工智能 机器学习 任务(项目管理)
作者
Quangui Zhang,Longbing Cao,Chengzhang Zhu,Zhiqiang Li,Jinguang Sun
出处
期刊:International Joint Conference on Artificial Intelligence 卷期号:: 3662-3668 被引量:27
标识
DOI:10.24963/ijcai.2018/509
摘要

Non-IID recommender system discloses the nature of recommendation and has shown its potential in improving recommendation quality and addressing issues such as sparsity and cold start. It leverages existing work that usually treats users/items as independent while ignoring the rich couplings within and between users and items, leading to limited performance improvement. In reality, users/items are related with various couplings existing within and between users and items, which may better explain how and why a user has personalized preference on an item. This work builds on non-IID learning to propose a neural user-item coupling learning for collaborative filtering, called CoupledCF. CoupledCF jointly learns explicit and implicit couplings within/between users and items w.r.t. user/item attributes and deep features for deep CF recommendation. Empirical results on two real-world large datasets show that CoupledCF significantly outperforms two latest neural recommenders: neural matrix factorization and Google's Wide & Deep network.
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