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A Web acumulou uma rica fonte de informação, como texto, imagem, avaliações, etc., que representam diferentes aspectos das preferências dos usuários. No entanto, a natureza heterogênea dessas informações dificulta que os sistemas de recomendação as utilizem em uma estrutura unificada para impulsionar o desempenho. Recentemente, o rápido desenvolvimento de técnicas de aprendizado de representação oferece uma abordagem para esse problema. Ao traduzir as várias fontes de informação em um espaço de representação unificado, torna-se possível integrar informações heterogêneas para recomendações informadas.
Zhang et al. (Mon,) estudaram essa questão.