Modelling session activity with neural embedding

Oren Barkan, Yael Brumer, Noam Koenigstein

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתמאמר מכנסביקורת עמיתים


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.

שפה מקוריתאנגלית
כתב עתCEUR Workshop Proceedings
סטטוס פרסוםפורסם - 2016
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע10th ACM Conference on Recommender Systems, RecSys 2016 - Boston, ארצות הברית
משך הזמן: 17 ספט׳ 2016 → …

הערה ביבליוגרפית

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

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Modelling session activity with neural embedding'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי