{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,5,8]],“日期-时间”:“2024-05-08T06:36:12Z”,“时间戳”:1715150172095},“参考-计数”:65,“出版商”:“计算机协会(ACM)”,“问题”:“5”,“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100012166”,“名称”:“中国国家重点研发计划”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“2018YFC0831604”]}],“content-domain”:{“domain”:[“dl.acm.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[”acm Trans.Knowl.Discov.Data“],“published-print”:{“date-parts”:[2021,10,31]},”抽象“在各种推荐方法中,潜在因素模型通常被认为是最先进的技术,其目的是学习用户和项目嵌入以预测用户-项目偏好。将潜在因素模型应用于具有内隐反馈的推荐时,嵌入的质量往往受到正反馈不足和负反馈噪声的影响。受NSVD基于用户交互项目表示用户的思想启发,本文提出了一种基于双重嵌入的深层潜在因素隐式反馈推荐方法。除了学习用户的原始嵌入(resp.item)之外,我们还从交互项(resp.users)的角度用额外的嵌入来表示每个用户(resp.tem),并提出注意的神经方法来区分交互用户项对双重嵌入学习的重要性。我们设计了两个基于双重嵌入的深度潜在因素模型,DELF\u00a0和DESEQ,分别用于纯协作过滤和时间协作过滤(即顺序推荐)。所提出的模型的新颖尝试是用四个深度表示来捕捉每个用户-项目交互,这四个深度表示被巧妙地融合用于偏好预测。我们在四个真实数据集上进行了广泛的实验。结果验证了用户-项目双重嵌入的有效性以及我们的项目推荐方法的优越性能<\/jats:p>“,”DOI“:”10.1145\/3447395“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2021,4,15]],”date-time“:”2021-04-15T10:40:41Z“,”timestamp“:1618483241000},”page“:“1-24”,“update-policy”:“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”,“源”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:8,“标题”:[“基于双嵌入的深层潜在因素推荐模型“],”前缀“:”10.1145“,”卷“:”15“,”作者“:[{”给定“:”魏玉“,”家庭“:”成“,”序列“:”第一“,”从属“:[}”名称“:”中国上海交通大学“}]},{”给出“:”燕燕“,”家族“:”沈“,“序列”:”附加“,”隶属“:[[{“名称”:“中国上海交通大学“}]},{“给定”:“林鹏”,“家庭”:“黄”,“序列”:“附加”,“隶属关系”:[{“名称”:“中国上海交通学院”}]}.,{”给定“:“Yanmin”,“家族”:“朱”,“顺序”:“额外”,“附属关系”:[{“姓名”:“上海交通大学”}]],“成员”:“320”,“published-online“:{“date-parts”:[[2021,4,15]]},“reference”:[{“key”:“e_1_2_1_1”,“volume-title”:“Recommender Systems-The Textbook”,“author”:“Aggarwal Charu C.”,“unstructured”:“Charu C.Aggarwal.2016”。推荐系统-教科书。斯普林格。内政部:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-319-29659-3 Charu C.Aggarwal。2016.推荐系统-教科书。斯普林格。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-319-29659-3“},{“key”:“e_1_2_1_1”,“volume-title”:“第七届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集.227--232”,“作者”:“Charu”,“非结构化”:“Charu C.Aggarwal和Srinivasan Parthasarathy.2001。通过概念重构挖掘大量不完整数据集。第七届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。227--232 . Charu C.Aggarwal和Srinivasan Parthasarathy。2001.通过概念重建挖掘大量不完整的数据集。第七届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。227--232.“},{”key“:”e_1_2_1_3_1“,”volume-title“:”ParVecMF:一个基于段落向量的矩阵因式分解推荐系统。arXiv预印本arXiv:1706.07513“,”author“:”Alexandrids Georgios“,”year“:”2017“,”unstructured“:”Georgios-Alexandris,Geologios Siolas,and Andreas Stafylopatis.2017“。ParVecMF:一个基于段落向量的矩阵分解推荐系统。arXiv预印arXiv:1706.07513(2017)。乔治奥斯·亚历山大迪斯(Georgios Alexandridis)、乔治奥斯·西奥拉斯(Georgio Siolas)和安德烈亚斯·斯塔夫洛帕蒂斯(Andreas Stafylopatis)。2017.ParVecMF:基于段落向量的矩阵分解推荐系统。arXiv预印arXiv:1706.07513(2017)。“},{”key“:”e_1_1_4_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/3308560.331601”},“key”:“e_2_1_5_1”,“volume-title”:“第三届国际学习代表大会(ICLR'15)会议记录”,“author”:“Bahdanau Dzmitry”,“year”:“2014”,“unstructured”:“”Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho和Yoshua Bengio。2014 . 神经机器翻译通过联合学习对齐和翻译。第三届国际学习代表大会(ICLR’15)会议记录。Dzmitry Bahdanau、Kyunghyun Cho和Yoshua Bengio。2014年,通过联合学习对齐和翻译实现神经机器翻译。第三届国际学习代表大会(ICLR’15)会议记录。“},{”key“:”e_1_1_6_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/3038912.3052694”},“key”:“e_1_cu1_7_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2013.50“}”,{“key“:”e_2_1_8_1“年份“:”1998“,”非结构化“:”约翰·布雷斯(John S.Breese)、大卫·赫克曼(David Heckerman)和卡尔·迈尔斯·卡迪(Carl Myers Kadie)。1998 . 协同过滤预测算法的实证分析。第14届人工智能不确定性会议论文集。43--52 . 约翰·布雷斯(John S.Breese)、大卫·赫克曼(David Heckerman)和卡尔·迈尔斯·卡迪(Carl Myers Kadie)。1998年,《协作过滤预测算法的实证分析》,第14届人工智能不确定性会议论文集。43--52.“},{“key”:“e_1_2_1_9_1”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1145\/5564376.564419”},{“key”:“e_1_1_10_1”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1145\/307136.3080797”},{“key”:“e_1_1_11_1”,“doi断言者”:“publisher”,“doi”:“10.1609\/aai.v34i01.5330”},{“key”:“e_ 1_2_1_12_1“,”doi由“:”publisher“断言,”doi“:”10.1145\/3159652.3159668“},{“key”:“e_1_2_1_13_1”,“volume title”:“第23届国际人工智能联合会议论文集。2605-2611”,“author”:“Cheng Chen”,“year”:“2013”,“nonstructured”:“Chen Cheng,Haiqin Yang,Michael R。Lyu和Irwin King。2013 . 接下来你想去哪里:连续的兴趣点推荐。第23届国际人工智能联合会议记录。2605--2611 . Chen Cheng、Haiqin Yang、Michael R.Lyu和Irwin King。2013.下一步你想做什么:连续的兴趣点推荐。第23届国际人工智能联合会议论文集。2605--2611.“},{”key“:”e_1_1_14_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1609\/aaaai.v34i04.5768”},“key”:“e_2_1_15_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.24963\/ijcai.2018\/462“}”,{/TKDE.2018.2881260“},{”key“:”e_1_2_1_17_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/2783258.2783346“},{“key”:“e_1_2_1_18_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:“10.24963\/ijcai.2019\/309”},“{”key“:”e_1_ 1_19_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCV.2015.486”}、{“key”:”e_ 1_1_20_1“、”volume-title“:”第十四届国际人工智能与统计会议论文集。315-323“,”作者“:”格洛特·泽维尔”,“年份”:“2011年”,“非结构化”:“泽维尔·格洛特、安托万·博德斯和约舒亚·本吉奥。2011 . 深度稀疏整流器神经网络。第14届国际人工智能与统计会议论文集。315--323 . 泽维尔·格洛特、安托万·博德斯和约舒亚·本吉奥。2011.深度稀疏整流器神经网络。第14届国际人工智能与统计会议论文集。315--323.“},{”键“:”e_1_2_1_21_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICDM.2016.0030”},“键”:“e_1_i_1_22_22_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/2806416.2806504“}”,{“键”:“e_2_123_1”、“doi-aserted-by”:“publishers”,”doi“:“10.1145\/3397271.3401063”},{“键”:“e_1_2_1_24_1”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“doi”:“10.1145 \/2600428.2609558“},{“key”:“e_1_2_1_25_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109 \/TKDE.2018.2831682“}“,{”key“:”e_1_i_1_26_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,51.2911489“},{”键“:”e_1_2_1_28_1“,”卷时间“:”第四届学习表征国际会议(ICLR’16)论文集”,“作者”:“Hidasi Bal\u00e1zs”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“Bal\u 00e1z Hidasi,Alexandros Karatzoglou,Linas Baltrunas,and Domonkos Tikk。2015 . 基于会话的推荐和递归神经网络。第四届国际学习代表大会(ICLR’16)会议记录。Bal\u00e1zs Hidasi、Alexandros Karatzoglou、Linas Baltrunas和Domonkos Tikk。2015.基于会话的建议,带有递归神经网络。第四届国际学习代表大会(ICLR’16)会议记录。“},{”key“:”e_1_1_29_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1016\/0893-6080(89)90020-8”},“key”:“e_2_1_30_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/ICDM.2008.22“}”,{,{“键”:“e_1_2_1_32_1”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“doi”:“10.1145\/24887575.2487589”},{“key”:“e_1_2_1_33_1”,“volume-title”:“IEEE数据挖掘国际会议论文集。IEEE计算机学会,197-206”,“author”:“Kang Wang-Cheng”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Wang-Cheng Kang and Julian J.McAuley。2018。自我关注的顺序推荐。IEEE数据挖掘国际会议论文集。IEEE计算机学会,197-206。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICDM。2018年,00035王成康和朱利安·麦考利。2018年,自我关注的顺序推荐。IEEE数据挖掘国际会议论文集。IEEE计算机学会,197-206。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICDM.2018.00035“},{“key”:“e_1_2_1_34_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,”DOI“:”10.1007\/s10489-015-0720-8“}”,{”key“:”e_1_i_1_35_1“,”volume-title“:”第三届国际学习表征会议(ICLR'15)论文集“,”author“:”Diederik“,”unstructured“:”Diederik P.Kingma和Jimmy Ba.2014。亚当:一种随机优化方法。第三届国际学习代表大会(ICLR’15)会议记录。Diederik P.Kingma和Jimmy Ba.2014年。亚当:一种随机优化方法。第三届国际学习代表大会(ICLR’15)会议记录。“},{”key“:”e_1_2_1_36_1“,”doi由“:”publisher“断言,”doi“:”10.1145\/140180.1401944“},{”key“:”e_1_1_37_1“,”doi由“:”publisher“断言,”doi“:”10.1145\/155709.1557072“},{”key“:”e_1_1_38_1“,”doi由“:”publisher“断言,”doi“:”10.1145\/3394486.3403226“},{”key“:”e_1_39_1“,”由“:”publisher“断言,”doi“:”10.1109\/ICDM.2018.00144“},{”key“:”e_1_2_1_40_1“,”doi断言“:”publisher“,”doi“:”10.1145\/2806416.2806527“},{”key“:”e_1_2_1_41_1“,”卷标题“:”神经信息处理系统年会论文集.855-863“,”作者“:”Livni Roi“,”年份“:”2014“,”非结构化“:”罗伊·利夫尼、沙伊·沙列夫·施瓦茨和奥哈德·沙米尔。2014 . 关于训练神经网络的计算效率。神经信息处理系统年度会议论文集。855--863 . 罗伊·利夫尼、沙伊·沙列夫·施瓦茨和奥哈德·沙米尔。2014.关于训练神经网络的计算效率。《神经信息处理系统年会论文集》。855--863.“},{”key“:”e_1_2_1_42_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“托马斯·内德莱克·埃琳娜·斯米尔诺娃(Thomas Nedelec Elena Smirnova)和弗拉维安·瓦西莱(Flavian Vasile.2016)。Content2vec:专门为产品推荐任务提供产品图像和文本的联合表示。(2016). 托马斯·内德莱克·埃琳娜·斯米尔诺娃(Thomas Nedelec Elena Smirnova)和弗拉维安·瓦西莱(Flavian Vasile)。2016.Content2vec:专门为产品推荐任务提供产品图像和文本的联合表示。(2016).“,”DOI“:”10.1145\/3125486.3125489“},{“key”:“e_1_2_1_43_1”,“volume-title”:“从单词嵌入到项目推荐。arXiv预印本arXiv:1601.01356”,“author”:“Ozsoy Makbule Gulcin”,“year”:“2016”,“unstructured”:“Makbule-Gulcin Ozsoy.2016”。从单词嵌入到项目推荐。arXiv预印arXiv:1601.01356(2016)。Makbule Gulcin Ozsoy公司。2016.从单词嵌入到项目推荐。arXiv预印arXiv:1601.01356(2016)。“},{”key“:”e_1_2_1_44_1“,”volume-title“:”利用fasttext推荐场地。arXiv预印本arXiv:2005.12982“,”author“:”Ozsoy Makbule Gulcin“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Makbule-Gulcin Ozsoy.2020“。利用快速文本进行场馆推荐。arXiv预印arXiv:2005.12982(2020)。Makbule Gulcin Ozsoy公司。2020年。使用fasttext进行场馆推荐。arXiv预印arXiv:2005.12982(2020)。“},{”key“:”e_1_1_45_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/1557019.1557094”},“key”:“e_2_1_46_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/ICDM.2008.16 H\u00e9-Buc,e。Fox和R.Garnett(编辑)。Curran Associates,Inc.,8024--8035“,“作者”:“Paszke Adam”,“年份”:“2019年”,“非结构化”:“Adam Paszke,Sam Gross,Francisco Massa,Adam Lerer,James Bradbury,Gregory Chanan,Trevor Killeen,Zeming Lin,Natalia Gimelshein,Luca Antiga,Alban Desmaison,Andreas Kopf,Edward Yang,Zachary DeVito,Martin Raison,Alykhan Tejani,Sasank Chilamkurthy、Benoit Steiner、Lu Fang、Junjie Bai和Soumith Chintala。2019 . PyTorch:一个命令式、高性能的深度学习库。神经信息处理系统进展论文集。H.Wallach、H.Larochelle、A.Beygelzimer、F.d'Alch\u00e9-Buc、E.Fox和R.Garnett(编辑)。Curran Associates公司,8024--8035。Adam Paszke、Sam Gross、Francisco Massa、Adam Lerer、James Bradbury、Gregory Chanan、Trevor Killeen、Zeming Lin、Natalia Gimelshein、Luca Antiga、Alban Desmaison、Andreas Kopf、Edward Yang、Zachary DeVito、Martin Raison、Alykhan Tejani、Sasank Chilamkurthy、Benoit Steiner、Lu Fang、Junjie Bai和Soumith Chintala。2019.PyTorch:一个命令式、高性能的深度学习库。神经信息处理系统进展论文集。H.Wallach、H.Larochelle、A.Beygelzimer、F.d'Alch\u00e9-Buc、E.Fox和R.Garnett(编辑)。Curran Associates,Inc.,8024-8035.“},{”键“:”e_1_2_1_48_1“,”卷标题“:”KDD Cup和Workshop会议记录“,”卷“:”2007“,”作者“:”Paterek Arkadiusz“,”年份“:”2007“,”非结构化“:”阿卡迪乌斯·帕特雷克。2007 . 改进正则奇异值分解用于协同过滤。KDD杯和研讨会会议记录。2007年第卷。5--8. 阿卡迪乌斯·帕特雷克。2007。改进用于协同过滤的正则奇异值分解。在KDD Cup和Workshop论文集上。2007年第卷。5-8.“},{“key”:“e_1_2_1_49_1”,“volume-title”:“提前停止-但是什么时候?在神经网络中:交易的技巧”,“author”:“Prechelt Lutz”,“unstructured”:“Lutz Prechelt.1998。提前停止——但什么时候?《神经网络:交易的技巧》。斯普林格,55-69。Lutz Prechelt。1998.提前停止——但什么时候?《神经网络:交易的技巧》。Springer,55-69.“},{”key“:”e_1_2_1_50_1“,”volume-title“:”第25届人工智能不确定性会议论文集.452-461“,”author“:”Rendle Steffen“,”year“:”2009“,”unstructured“:”斯特芬·伦德尔(Steffen Rendle)、克里斯托夫·弗洛伊登塔勒(Christoph Freudenthaler)、泽诺·甘特纳(Zeno Gantner)和拉尔斯·施密特·蒂姆(Lars Schmidt-Thieme)。2009 . BPR:基于隐含反馈的贝叶斯个性化排名。第25届人工智能不确定性会议论文集。452--461 . 斯特芬·伦德尔(Steffen Rendle)、克里斯托夫·弗洛伊登塔勒(Christoph Freudenthaler)、泽诺·甘特纳(Zeno Gantner)和拉尔斯·施密特·蒂姆(Lars Schmidt-Thieme)。2009年BPR:基于隐性反馈的贝叶斯个性化排名。第25届人工智能不确定性会议论文集。452--461.“},{”key“:”e_1_2_1_51_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/1772690.1772773”},“key”:“e_1_cu52_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/125408.1454047“}”,{,{“键”:“e_1_2_1_54_1”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“doi”:“10.1145\/371920.372071“},{“key”:“e_1_2_1_55_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/3159652.3159656“}”,{”key“:”e_1_i_1_56_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/2959100.2959160 16“},{”key“:”e_1_2_1_58_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/2783258.2783273“},{“key”:“e_1_2_1_59_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/2766462.276694“}”,{”key“:”e_1_i_1_60_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/3038912.3052638”},“key“”:“e_1_2_1_61_1”、“doi-sserted-by“”:”publicher“,”doi:“10.1145\/3292500.3 330989“},{”key“:”e_1_2_1_62_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1145\/3331184.331267“},{“key”:“e_1_2_1_63_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1145\/2835776.2835837“}、{“key”:”e_1_i_1_64_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,2939672.2939673“}],”集装箱标签“:[”ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data“],”original-title“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\/\/dl.ACM.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3447395“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[2023,1]],”date-time“:“2023-01-01T23:30:45Z”,“timestamp“:1672615845000},”score“:1,”resource“:{“primary”:{”URL“:”https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3447395“}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[[2021,4,15]]},‘references-count’:65,‘journal-issue’:{‘issue’:“5”,‘published-print‘:{’date-part‘:[2021,10,31]]}},“alternative-id”:[“10.1145\/3447395”],“URL”:“http:\/\/dx.doi.org\/10.1145\/3447395“,”关系“:{},”ISSN“:[”1556-4681“,”1556-472X“],”ISSN-type“:[{”value“:”1556-481“,”type“:”print“},{”value“:0-07-01“,”订单“:0,”名称“:”已接收“,”标签“:”接收“,“组”:{“名称”:“publication_history“,”label“:”publication history“}},”value“:”2021-01-01“,”order“:1,”name“:”accepted“,”tabel“:“accepted”,“group”:{“name”:“publication_history”,“label”:“publication-history”},{“value”:“2021-04-15”,”orders“:2,”name:“published”,”label:“published”,”group“: