Recently, neural networks have been widely used in e-commerce recommender systems, owing to the rapid development of deep learning. We formalize the recommender system as a sequential recommendation problem, intending to predict the next items that the user might be interacted with. Recent works usually give an overall embedding from a user's behavior sequence. However, a unified user embedding cannot reflect the user's multiple interests during a period. In this paper, we propose a novel controllable multi-interest framework for the sequential recommendation, called ComiRec. Our multi-interest module captures multiple interests from user behavior sequences, which can be exploited for retrieving candidate items from the large-scale item pool. These items are then fed into an aggregation module to obtain the overall recommendation. The aggregation module leverages a controllable factor to balance the recommendation accuracy and diversity. We conduct experiments for the sequential recommendation on two real-world datasets, Amazon and Taobao. Experimental results demonstrate that our framework achieves significant improvements over state-of-the-art models. Our framework has also been successfully deployed on the offline Alibaba distributed cloud platform.


翻译:最近,由于深层学习的迅速发展,神经网络在电子商务建议系统中被广泛使用。我们正式确定建议系统为顺序建议问题,打算预测用户可能与之互动的下一个项目。最近的工作通常会从用户的行为序列中总体嵌入。然而,统一的用户嵌入无法反映用户在一段时间内的多重利益。在本文件中,我们为顺序建议提出了一个新的可控的多利关系框架,称为ComiRec。我们的多利关系模块从用户行为序列中捕捉多种利益,可以用来从大型项目库中检索候选项目。然后将这些项目输入一个汇总模块,以获得总体建议。聚合模块利用一个可控制的因素来平衡建议准确性和多样性。我们在亚马逊和道波这两个真实世界数据集上进行顺序建议实验。实验结果显示,我们的框架在最新模型上取得了显著的改进。我们的框架也成功地部署在离线的阿利巴巴分布云层平台上。

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