【导读】近日,第12届推荐系统顶级会议RecSys在温哥华盛大开幕,其中Massimo Quadrana在会议上发布了关于序列推荐任务的精彩教程,本文特将教程内容整理如下,以飨读者。
介绍
在推荐系统领域中,大部分工作都关注于矩阵补全问题上,对于每个user-item对,仅考虑了一种交互行为(如,评分)。但是,在许多应用领域中,随着时间的推移,可以记录到用户的不同交互行为,以此便可以通过这些信息构建更加丰富的用户模型,进而发现可以在推荐过程中利用的其他行为模式。
在本教程中,我们将对推荐系统中考虑序列行为的方法进行回顾。在此基础上,我们描述了相应的推荐任务和目标的分类,深入介绍了算法的解决方案,讨论了测试的基准方法,并概述了该领域的主要挑战所在。
附加材料
本教程综述文章:
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3190616
代码实践:
https://github.com/mquad/sars_tutorial
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