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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 819 - 832 (14page)
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Cross-domain recommender system transfers knowledge across different domains to improve the recommendation performance in a target domain that has a relatively sparse model. However, they suffer from the "negative transfer" in which transferred knowledge operates as noise. This paper proposes a novel Multiple Fusion-based Deep Cross-Domain Recommendation named MFDCR. We exploit Doc2Vec, one of the famous word embedding techniques, to fuse data user-wise and transfer knowledge across multi-domains. It alleviates the "negative transfer" problem. Additionally, we introduce a simple multi-layer perception to learn the user-item interactions and predict the possibility of preferring items by users. Extensive experiments with three domain datasets from one of the most famous services Amazon demonstrate that MFDCR outperforms recent single and cross-domain recommendation algorithms. Furthermore, experimental results show that MFDCR can address the problem of "negative transfer" and improve recommendation performance for multiple domains simultaneously. In addition, we show that our approach is efficient in extending toward more domains.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 및 논의
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (33)
참고문헌 신청
H.H. Lee and W.J. Lee, “Image Label Prediction Algorithm based on Convolution Neural Network with Collaborative Layer,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 6, pp. 756-764, 2020.
M. Hong, “Decrease and Conquer-Based Parallel Tensor Factorization for Diversity and Real-Time of Multi-Criteria Recommendation,” Information Sciences, Vol. 562, pp. 259-278, 2021.
M. Hong and J.J. Jung, “Multi-Criteria Tensor Model for Tourism Recommender Systems,” Expert Systems with Applications, Vol. 170, pp. 114537, 2021.
M.M. Khan, R. Ibrahim, and I. Ghani, “Cross Domain Recommender Systems: A Systematic Literature Review,” ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 50, No. 3, pp. 1-34, 2017.
J. Lin, K. Sugiyama, M.Y. Kan, and T.S. Chua, “Addressing Cold-Start in App Recommendation: Latent User Models Constructed from Twitter Followers,” Proceedings of the 36th International ACM SIGIR Conference on Research and development in Information Retrieval, pp. 283-292, 2013.
M. Hong, “Decrease and Conquer-Based Parallel Tensor Factorization for Diversity and Real-Time of Multi-Criteria Recommendation,” Information Sciences, Vol. 562, pp. 259-278, 2021.
M. Hong and J.J. Jung, “Multi-Criteria Tensor Model for Tourism Recommender Systems,” Expert Systems with Applications, Vol. 170, pp. 114537, 2021.
M.M. Khan, R. Ibrahim, and I. Ghani, “Cross Domain Recommender Systems: A Systematic Literature Review,” ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 50, No. 3, pp. 1-34, 2017.
J. Lin, K. Sugiyama, M.Y. Kan, and T.S. Chua, “Addressing Cold-Start in App Recommendation: Latent User Models Constructed from Twitter Followers,” Proceedings of the 36th International ACM SIGIR Conference on Research and development in Information Retrieval, pp. 283-292, 2013.
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