Matrix färdigställande är en allmänt använd teknik för personliga recommender system. I detta dokument fokuserar vi på idén om Bounded Matrix Completation (BMC) som inför begränsade begränsningar i standardmatriskomplettering problem. Det har visat sig att BMC fungerar bra för flera verkliga dataset, och en effektiv koordinatnedstigning lösare som kallas BMA har föreslagits i [R. Kannan och Park., 2012]. Vi konstaterar dock att BMA ibland kan konvergera till icke-stationära punkter, vilket resulterar i en relativt dålig noggrannhet i dessa fall. För att lösa denna fråga föreslår vi vår nya strategi för att lösa BMC inom ramen för ADMM. Den föreslagna algoritmen är garanterad att konvergera till stationära punkter. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att vår algoritm kan nå ett lägre objektivt funktionsvärde, få en högre förutsägelsenoggrannhet och ha bättre skalbarhet jämfört med befintliga begränsade matriskompletteringsstrategier. Dessutom överträffar vår metod den toppmoderna standardmatrisfaktoriseringen i form av förutsägelsefel i många verkliga datauppsättningar.
BMF har dock visat sig inte konvergera till stationära punkter REF.
Improved Bounded Matrix Completion for Large-Scale Recommender Systems
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}