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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 171 - 178 (8page)
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We propose a new User-Centric recommender system using Transformer model called TransformRec, which uses receipt data without personal information and identity and considers only the relationships between tokenized product names. TransformRec recommends a product based on its most recent receipt, which includes product names. Although a receipt includes a product that the Transformer has not learned, TransformRec can recommend a real product that is considered as most relevant to the user’s last purchase. We used two commercial datasets, an e-commerce dataset and Instacart dataset, and compared the performances of TransformRec, TransformRec without tokenizing, and Word2Vec. The experimental results demonstrated that the performance of TransformRec is superior to that of the other two models. Thus, we conclude that it is possible to recommend a product without using user identity or demographic information with higher performances. In addition, we confirmed that reflecting the relationship among tokens can improve recommendation performance.
목차
Abstract
Introduction
Background and Related Works
Methods
Experiment
Evaluation Metric
Results
Conclusion
References
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