Publication

KNNs of Semantic Encodings for Rating Prediction

Léo Jules Laugier
2023
Conference Papers

Résumé

This paper explores a novel application of textual semantic similarity to user-preference representation for rating prediction. The approach represents a user's preferences as a graph of textual snippets from review text, where the edges are defined by semantic similarity. This textual, memory-based approach to rating prediction enables review-based explanations for recommendations. The method is evaluated quantitatively, highlighting that leveraging text in this way outperforms both strong memory-based and model-based collaborative filtering baselines.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/9eb3a68b-56ef-464d-a2c7-9f9c62e4cd7a

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