Joint Modeling Dynamic Preferences of Users and Items Using Reviews for Sequential Recommendation

计算机科学 推荐系统 协同过滤 人工智能 偏爱 机器学习 情报检索 任务(项目管理) 排名(信息检索) 冷启动(汽车) 数据挖掘 用户建模
作者
Tianqi Shang,Xinxin Li,Xiaoyu Shi,Qing-Xian Wang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 524-536
标识
DOI:10.1007/978-3-030-75765-6_42
摘要

The emerging of sequential recommender (SR) has attracted increasing attention in recent years, which focuses on understanding and modeling the temporal dynamic of user behaviors hidden in the sequence of user-item interactions. However, with the tremendous increase of users and items, SR still faces several challenges: (1) the hardness of modeling user interests from spare explicit feedback; (2) the time and semantic irregularities hidden in the user’s successive actions. In this study, we present a neural network-based sequential recommender model to learn the temporal-aware user preferences and item popularity jointly from reviews. The proposed model consists of the semantic extracting layer and the dynamic feature learning layer, besides the embedding layer and the output layer. To alleviate the data sparse issue, the semantic extracting layer focuses on exploiting the enriched semantic information hidden in reviews. To address the time and semantic irregularities hidden in user behaviors, the dynamic feature learning layer leverages convolutional fitters with varying size, integrating with a time-ware controller to capture the temporal dynamic of user and item features from multiple temporal dimensions. The experimental results demonstrate that our proposed model outperforms several state-of-art methods consistently.
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
cmh发布了新的文献求助10
刚刚
量子星尘发布了新的文献求助30
1秒前
1秒前
勋xxx发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
羽翮完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
852应助陈最采纳,获得10
2秒前
2秒前
那种完成签到,获得积分10
2秒前
负责小甜瓜完成签到,获得积分10
3秒前
烟花应助黑暗之神采纳,获得10
4秒前
4秒前
嗒嗒小医生完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
悟空完成签到,获得积分10
6秒前
cc关注了科研通微信公众号
7秒前
zang6完成签到,获得积分10
7秒前
小海绵发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
踏实无敌发布了新的文献求助200
8秒前
传奇3应助羽翮采纳,获得10
8秒前
初柒发布了新的文献求助10
8秒前
Lion发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
刻苦听寒发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
SilentRP完成签到,获得积分10
10秒前
米斯特刘完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
打打应助动听又亦采纳,获得10
11秒前
12秒前
研究小白发布了新的文献求助10
12秒前
爆米花应助玛卡巴卡采纳,获得10
13秒前
14秒前
小二郎应助小海绵采纳,获得10
14秒前
乐乐应助王梽旭采纳,获得10
14秒前
斯文败类应助nannannan采纳,获得10
15秒前
wxnice发布了新的文献求助10
15秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
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 3970157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514887
关于积分的说明 11176340
捐赠科研通 3250158
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875668
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004