論文の概要: Modeling High-order Interactions across Multi-interests for Micro-video
Reommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00305v1
- Date: Thu, 1 Apr 2021 07:20:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-03 02:03:17.095913
- Title: Modeling High-order Interactions across Multi-interests for Micro-video
Reommendation
- Title(参考訳): マイクロビデオリメンデーションのための多目的間高次相互作用のモデル化
- Authors: Dong Yao, Shengyu Zhang, Zhou Zhao, Wenyan Fan, Jieming Zhu, Xiuqiang
He, Fei Wu
- Abstract要約: 利用者の興味表現を高めるためのセルフオーバーCoアテンションモジュールを提案します。
特に、まず相関パターンを異なるレベルでモデル化し、次に自己注意を使って特定のレベルで相関パターンをモデル化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 65.16624625748068
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Personalized recommendation system has become pervasive in various video
platform. Many effective methods have been proposed, but most of them didn't
capture the user's multi-level interest trait and dependencies between their
viewed micro-videos well. To solve these problems, we propose a Self-over-Co
Attention module to enhance user's interest representation. In particular, we
first use co-attention to model correlation patterns across different levels
and then use self-attention to model correlation patterns within a specific
level. Experimental results on filtered public datasets verify that our
presented module is useful.
- Abstract(参考訳): パーソナライズドレコメンデーションシステムは様々なビデオプラットフォームで普及している。
多くの効果的な方法が提案されているが、そのほとんどは、見るマイクロビデオ間のユーザのマルチレベルな関心や依存関係をうまく捉えていなかった。
これらの問題を解決するために,ユーザの関心表現を強化するセルフオーバーCoアテンションモジュールを提案する。
特に、まず、異なるレベルの相関パターンをモデル化するためにコアテンションを使用し、次に特定のレベルの相関パターンをモデル化するために自己アテンションを使用します。
フィルタされた公開データセットの実験結果から,提案モジュールが有用であることが確認された。
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