考慮關聯性、新奇性、購物籃大小的循序推薦;Sequential Recommendations Considering Association， Serendipity and Basket Size

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題名:	考慮關聯性、新奇性、購物籃大小的循序推薦;Sequential Recommendations Considering Association， Serendipity and Basket Size
作者:	陳彥良
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	深度學習;序列推薦;關聯;下一購物籃推薦;新奇性;deep learning;sequential recommendation;association;next basket recommendation;serendipity
日期:	2024-09-27
上傳時間:	2024-09-30 17:20:30 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	這計畫致力於優化序列資料推薦模型，提出三項改進。首先，針對下一購物籃，過去的推薦方法只著重於學習用戶購買歷史，而忽略了商品間的互補與替代關係。為此，提出了一個基於關聯的購物籃序列推薦模型。第二方面，傳統方法固定下一個購物籃的大小K作為超參數，但這可能無法有效地滿足不同用戶的需求。本研究同時預測下一個購物籃項目與預測購物籃大小。第三個方面，過去序列推薦研究都是基於序列中項目或樣式的重複性與循序相關性，因此推薦的項目往往是先前出現過的。因此，本研究提出一個深度學習法的模型，它可以從完全沒有包含目標項目的序列中，去預測我們會實際購買的目標項目。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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