推荐系统----Leveraging Meta-path based Context for Top-N Recommendation with a Neural Co-attention Model

• 卖点:

  • Meta-path: 提取context的信息
  • Co-attention Model:  利用了user, item, meta-path的信息

• meta-path主要用于解决冷启动问题

• 异构网络可以提供额外的辅助信息:

• 元路径:

  • ​​​​​​​异构网络之间的连接序列
  • 提取结构特征
  • 体现路径语义

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• 三种特征: user, meta-path, item

• 路径采样

• CNN

• 池化

• 路径attention

• Co-attention

• Raking

• 加入基于meta-path的直接的表征

• 灵活地利用异构信息

• 用深度网络提取特征

• 有效提取: users, items 和 context的信息

• 相比于其它模型效果更好:

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• 冷启动的问题:

• 基于meta-path等的三路交互模型

• co-attention机制 相互提升了: based context, users 和 items的表征

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