Modelling session activity with neural embedding

Oren Barkan, Yael Brumer, Noam Koenigstein

نتاج البحث: نشر في مجلةمقالة من مؤنمرمراجعة النظراء


Neural embedding techniques are being applied in a growing number of machine learning applications. In this work, we demonstrate a neural embedding technique to model users' session activity. Specifically, we consider a dataset collected from Microsoft's App Store consisting of user sessions that include sequential click actions and item purchases. Our goal is to learn a latent manifold that captures users' session activity and can be utilized for contextual recommendations in an online app store.

اللغة الأصليةالإنجليزيّة
دوريةCEUR Workshop Proceedings
مستوى الصوت1688
حالة النشرنُشِر - 2016
منشور خارجيًانعم
الحدث10th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys 2016 - Boston, الولايات المتّحدة
المدة: ١٧ سبتمبر ٢٠١٦ → …

ملاحظة ببليوغرافية

Publisher Copyright:
Copyright held by the author(s).


أدرس بدقة موضوعات البحث “Modelling session activity with neural embedding'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.

قم بذكر هذا