Personliga rekommendationssystem baserade på latent faktor modeller används i stor utsträckning för att öka försäljningen i e-handel. Sådana system använder tidigare beteende användare att rekommendera nya objekt som sannolikt kommer att vara av intresse för dem. För en stor del av de varor som inte har tillräckligt med inköpsunderlag kan dock deras latenta faktorer inte uppskattas exakt. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som automatiskt upptäcker taxonomier från näthandelsdata och som tillsammans lär sig ett taxonomibaserat rekommendationssystem. Out modellen är icke-parametrisk och kan lära taxonomi strukturen automatiskt från data. Eftersom taxonomi gör det möjligt att dela inköpsdata mellan objekt, det förbättrar effektivt noggrannheten i att rekommendera svans objekt genom att dela styrka med de mer frekventa objekt. Experiment på en storskalig online-shopping dataset bekräftar att vår föreslagna modell avsevärt förbättrar jämfört med toppmoderna latent faktor modeller. Dessutom genererar vår modell högkvalitativa och läsbara taxonomier. Slutligen, med hjälp av den algoritmgenererade taxonomin, överträffar vår modell till och med latenta faktormodeller baserade på den mänskligt framkallade taxonomin, vilket minskar behovet av kostsam manuell taxonomigenerering.
Zhang, Yuchen m.fl. föreslog en hierarkisk latent faktormodell med hjälp av en icke-parametrisk metod för gemensamt lärande taxonomi struktur objekt och objektfaktorer från text beskrivning av objekt och inköpsdata Ref.
Taxonomy discovery for personalized recommendation
{'venue': "WSDM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}