Complementary recommendation gains increasing attention in e-commerce since it expedites the process of finding frequently-bought-with products for users in their shopping journey. Therefore, learning the product representation that can reflect this complementary relationship plays a central role in modern recommender systems. In this work, we propose a logical reasoning network, LOGIREC, to effectively learn embeddings of products as well as various transformations (projection, intersection, negation) between them. LOGIREC is capable of capturing the asymmetric complementary relationship between products and seamlessly extending to high-order recommendations where more comprehensive and meaningful complementary relationship is learned for a query set of products. Finally, we further propose a hybrid network that is jointly optimized for learning a more generic product representation. We demonstrate the effectiveness of our LOGIREC on multiple public real-world datasets in terms of various ranking-based metrics under both low-order and high-order recommendation scenarios.


翻译:补充建议在电子商务中日益引起注意,因为它加快了为用户在购物途中寻找经常购买的产品的进程。因此,学习能够反映这种互补关系的产品代表方式在现代推荐人系统中起着中心作用。在这项工作中,我们提出了一个逻辑推理网络,即LOGIREC, 以有效学习产品嵌入以及产品之间的各种转变(预测、交叉、否定)。LOGIREC能够捕捉产品之间的不对称互补关系,并顺利地扩展到高档建议,从而学习更全面、更有意义的互补关系,以查询一套产品。最后,我们进一步提议建立一个混合网络,共同优化,以学习更通用的产品代表方式。我们展示了我们的LOGIREC在低级和高档建议情景下多种基于等级的公-世界数据集的有效性。

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