मल्टी-टॉवर मल्टी-इंटरेस्ट सिफारिश उपयोगकर्ता प्रतिनिधित्व रिपेल

जानकारी के अधिक भार के युग में, सिफारिशी प्रणालियों के मूल्य को अकादमी और उद्योग दोनों में गहराई से पहचाना गया है। विशेष रूप से, मल्टी-इंटरेस्ट अनुक्रमिक सिफारिश एक उपक्षेत्र है जिसे हाल के वर्षों में बढ़ती हुई ध्यान मिली है। कई-उपयोगकर्ता प्रतिनिधित्व उत्पन्न करके, मल्टी-इंटरेस्ट लर्निंग मॉडल एकल-उपयोगकर्ता प्रतिनिधित्व मॉडल की तुलना में सैद्धांतिक और अनुभवजन्य दोनों रूपों में श्रेष्ठ अभिव्यक्ति दिखाते हैं। इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, तीन प्रमुख समस्याएं मल्टी-इंटरेस्ट लर्निंग विधियों की प्रदर्शन एवं अपनाने की क्षमता को परेशान कर रही हैं, प्रशिक्षण और तैनाती लक्ष्यों के बीच अंतर, वस्तु जानकारी तक पहुँचने की असमर्थता, और इसके एकल-टॉवर संरचना के कारण औद्योगिक अपनाने में कठिनाई। हम उपयोगकर्ता प्रतिनिधित्व रिपेल के साथ एक नवीन मल्टी-टॉवर मल्टी-इंटरेस्ट ढाँचा प्रस्तावित करके इन चुनौतियों को संबोधित करते हैं। कई बड़े पैमाने पर औद्योगिक डेटा सेटों में प्रयोगात्मक परिणामों ने हमारे प्रस्तावित ढाँचे की प्रभावशीलता और सामान्यीकरण को साबित किया।