I detta papper anser vi att samarbetsrankning inställning: en pool av användare vardera ger ett litet antal parvisa preferenser mellan d möjliga objekt; från dessa måste vi förutsäga varje användare preferenser för objekt som de ännu inte har sett. Vi gör det genom att montera en rank r poängmatris till parvis data, och ger två huvudsakliga bidrag: (a) vi visar att en algoritm baserad på konvex optimering ger bra generalisering garantier när varje användare ger så få som O (r log 2 d) parvisa jämförelser - väsentligen matcha den prov komplexitet som krävs i den relaterade matrisen slutföra inställning (som använder faktiska numeriska i motsats till parvis information), och (b) vi utvecklar en storskalig icke-konvex implementering, som vi kallar AltSVM, som tränar en faktoriserad form av matrisen via alternerande minimization (som vi visar minskar till alternerande SVM-problem), och skalor och parallelliserar mycket väl till stora probleminställningar. Det överträffar också vanliga baslinjer för många måttligt stora populära filtreringsdata i både NDCG och i andra mått på rankningsresultat.
Författarna till REF utvecklade en storskalig optimeringsalgoritm för rankning av matriskomplettering.
Preference Completion: Large-scale Collaborative Ranking from Pairwise Comparisons
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}