論文メモ
Improved Recurrent Neural Networks for Session-based Recommendations
概要
- セッションベースの推薦タスク
- RNNベース
- 一般化された蒸留の使用と、アイテムエンベッディングを直接予測する新しい代替モデル
- RecSys Challenge 2015のデータセットを用いた実験で、Recall@20とMean Reciprocal Rank@20の指標において、これまでに報告された結果よりもそれぞれ12.8%と14.8%の相対的な改善
- 従来のレコメンダーシステムでは，推薦内容をパーソナライズするために，ユーザのプロファイルを作成する必要があった
- ユーザーを特定する必要があるが、ログインしていなかったり、トラッキング情報を削除していたりして、これはコールドスタート問題に繋がる
- セッションベースはブラウザの中に保存されている履歴だけでレコメンドを行う