Latent Factor-modeller, som omvandlar både användare och objekt till samma latenta funktionsutrymme, är en av de mest framgångsrika och allestädes närvarande modellerna i rekommenderade system. De flesta befintliga modeller i detta paradigm definierar både användares och objekts latenta faktorer för att vara av samma storlek och använda en inre produkt för att representera en användares "kompatibilitet" med en produkt. Intuitivt, användare 'faktorer koda 'preferenser' medan objektfaktorer koda 'egenskaper', så att den inre produkten kodar hur väl ett objekt matchar en användares preferenser. En användares uppfattning om en punkt kan dock vara mer komplicerad, till exempel kan varje dimension av varje användares åsikt bero på en kombination av flera faktorer samtidigt. Således kan det vara bättre att se varje dimension av en användares preferens som en personlig projektion av ett objekts egenskaper så att preferensmodellen kan fånga komplexa relationer mellan objektens egenskaper och användarnas preferenser. Därför, i detta papper föreslår vi en ny personlig funktion projicering metod för att modellera användarnas preferenser över objekt. För varje användare definierar vi specifikt en personlig projektionsmatris, som ersätter användarspecifika faktorer från befintliga modeller. Denna matris beskriver en kartläggning mellan objektets faktorer och användarnas preferenser för att bygga personliga preferensmodeller för varje användare och objekt. Den föreslagna personliga funktionsprojiceringsmetoden är ganska allmän och befintliga latenta faktormodeller, till exempel, kan gjutas som ett specialfall. Vi presenterar tre objektiva funktioner för att optimera förutsägelser i form av rankade listor över användarnas preferenser över objekt, och visa hur varje kan användas för att förbättra en klass rekommendation prestanda. Experiment genomförs på fyra verkliga dataset och våra resultat visar att vår personliga funktionsprojiceringsmetod överträffar flera toppmoderna metoder på olika utvärderingsmått.
På senare tid har de föreslagit en personlig funktion projicering metod som använder användarnas projektion matriser och objekt "faktorer för att lösa en klass rekommendation problem REF.
Improving Latent Factor Models via Personalized Feature Projection for One Class Recommendation
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}