文脈を意識したVenue推薦のための文脈的注意リカレントアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

Manotumruksa Jarana; Macdonald Craig; Ounis Iadh

文献

J-GLOBAL ID：202002241203003115 整理番号：20A1799517

文脈を意識したVenue推薦のための文脈的注意リカレントアーキテクチャ【JST・京大機械翻訳】

A Contextual Attention Recurrent Architecture for Context-Aware Venue Recommendation

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資料名：
号： SIGIR ’18 ページ： 555-564 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Venue推薦システムは,その歴史的フィードバック(例えば,チェックイン)に基づいて,興味深いベンキューユーザのリストを効果的にランク付けすることを目的とする。そのようなシステムは,ユーザへのそれらの有用性を高めるために,4つの正方形とYelpのような位置ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)によってますます展開されている。最近,様々なRNNアーキテクチャが,ユーザの動的選好を効果的に捉えるために,チェックインのユーザのシーケンス(例えば,日の時間,ベンキューの位置)に関連する文脈情報を組み込むために提案されてきた。しかし,これらのアーキテクチャは,異なる種類のコンテキストがユーザの好みに同一のインパクトを持ち,実際には保持されないと仮定する。例えば,日の時間のような通常のコンテキストは,ユーザの現在の文脈選好を反映するが,最後の訪れたベンキューからの時間間隔のような遷移コンテキストは,過去の行動から将来の行動への遷移効果を示す。これらの課題に取り組むために,ユーザの動的選好を捉えるために,配列に関連したフィードバックと文脈情報のシーケンスの両方を利用する新しい文脈的注意電流アーキテクチャ(CARA)を提案する。提案のリカレントアーキテクチャは,2種類のゲーティング機構,即ち,1)ユーザの文脈選好に対する通常のコンテキストの影響を制御する文脈的注意ゲート,2)遷移コンテキストに基づく以前のチェックインからの隠れ状態の影響を制御する時間-およびジオ-ベースゲートから成る。商用LBSNsからの3つの大きなチェックインとレイティングデータセットに関する徹底的な実験は,多くの最先端のRNNアーキテクチャと因数化アプローチを大幅に凌駕することによって,提案したCARAアーキテクチャの有効性を実証した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , その他の情報処理

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