A study of temporal embeddings for sequence prediction model of recommendation systems
推薦系統之序列預測模型的時間嵌入特徵研究
- Tez No: 780471
- Danışmanlar: DR. BOR SHEM LİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: time intervals, position embedding, temporal embedding, social time embeddings, sequential recommendation
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Natıonal Taıwan Unıversıty Of Scıence And Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sequential recommendation is one of the hottest topics in the recommendation system field. Recently there are several improvements on this topic. Notably, thanks to natural language processing, many technics have started to be implemented in the sequential recommendation field, such as transformers and token embedding. The nature of the recommendation is although relevant to natural language but not the same. To improve the prediction performance, a few works try to make use of side information such as temporal information or attributes of the items in the sequence. In this thesis, the effects of token embeddings and various temporal embeddings such as position embeddings, and time interval embeddings are first investigated. Additionally, three types of social time embeddings, named as month, day and hour, are proposed to model the change of user behavior with respect to season, day of week, and time of day, respectively. Experiments were conducted on five databases of movieLens, Steam, Amazon beauty, Amazon clothing & jewelry and Gowalla, and the results show that both position and time interval embeddings can contribute to the online transaction services of MovieLens and Steam. Moreover, social time embeddings are effective for all the databases, and more improvements can be achieved for online shopping services of Amazon beauty, Amazon clothing& jewelry.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Novel centrality, topology and hierarchical-aware link prediction in dynamic networks
Dinamik ağlarda merkezilik, topoloji ve hiyerarşik tabanlı bağlanti tahmini
ABUBAKHARI SSERWADDA
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
YRD. DOÇ. ALPER ÖZCAN
- Enhancing graph neural network based sequential recommender model with knowledge graph embeddings
Bilgi çizge gömüleriyle çizge sinir ağı tabanlı sıralı öneri modelinin geliştirilmesi
KAZIM EMRE YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SUSAN MICHELE ÜSKÜDARLI
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN
- Real-time human manipulation action recognition with a factorized graph sequence encoder
Ayrıştırılmış çizge dizi kodlayıcısı ile insan nesne etkileşimlerinin gerçek zamanlı olarak tanınması
ENES ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SANEM SARIEL UZER
DOÇ. DR. EREN ERDAL AKSOY