論文メモ
Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems
概要
- 「Latent Cross」技術
- 文脈特徴を最初に埋め込み、モデルの隠れた状態と文脈埋め込みの要素和積を実行
- RNNに文脈データを組み込む
- RNNを用いて時間的パターンをモデル化する方法がある[25, 39, 43]
- コンテクスト協調フィルタリングの文献とニューラルレコメンダーの文献の橋渡し
- 低ランクの関係をモデル化するための1次ニューラルネットワークの課題がある
- YouTube向けの大規模なRNN推薦システムをどのように構築したかを説明
- 文脈的な特徴をより表現的にモデルに含めるために、「Latent Cross」と呼ばれるシンプルな手法を提供
- コンテキストエンベッディングとニューラルネットワークの隠れた状態の間で要素ごとの積を計算する