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: National Taiwan University of Science and Technology
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
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
- Monocular depth estimation and object detection using depth-wise convolution
Derinlik bilgesel dönüşüm kullanarak monoküler derinlik tahmini ve nesne tespiti
MASUM SHAH JUNAYED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MD BAHARUL ISLAM
- Görüntü sınıflandırmada yineleyen derin ağ ve görü dönüştürücü modellerinin karşılaştırılması
Comparison of recurrent deep network and vision transformer models in image classification
OĞUZHAN BUBO
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Enriching predictive models using graph embeddings
Tahminleme modellerinin çizge gömmeleri kullanılarak zenginleştirilmesi
YAREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ