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祝贺王乐同学的两篇文章被ICIS 2022录用
发布者: 赵玺 | 2022-09-30 | 460

王乐同学关于行为驱动的推荐模型设计文章“Behavior-Driven Model Design: A Deep Learning Recommendation Model Jointing Users and Products Reviews”和基于强化学习的旅游路线规划文章“An Intelligent Customization Framework for Tourist Trip Design Problems”于2022930International Conference on Information Systems 2022 (ICIS 2022)录用。国际信息系统会议(International Conference on Information Systems,简称ICIS)是信息系统学科的国际排名第一的顶级学术会议。

 

简介一:数据驱动被广泛提及,但数据源于用户行为生成。我们的工作旨在利用行为驱动的设计模式来提高推荐系统的准确性。在用户评分行为和人类认知能力的驱动下,我们提出了一种连接用户和产品评论的深度学习推荐模型(DLRM-UPR),以自适应地学习用户偏好和产品特征。考虑到每个用户-产品-上下文对之间的交互,DLRM-UPR由单词、文本和上下文三层共同注意层组成。通过真实数据集的大量实验表明,DLRM-UPR优于现有的模型。

 

简介二:在体验经济时代,“定制游”和“自助游”成为主流。本文利用深度强化学习(DRL)和文本分析技术,提出了解决旅游出行设计问题(TTDP)的端到端框架。该方法在实际应用中考虑了游客偏好的异质性、定制需求和随机交通时间。与启发式方法相比,我们的方法无需对每个新的问题实例进行重新训练,当问题约束发生轻微变化时,它可以自动适应解决方案。本研究不仅为网站或用户提供更容易解决TTDP的软件工具,同时还能促进智慧旅游和定制旅游的发展。