Vi utökar variations autokodrar (vaes) till samarbetsfiltrering för implicit feedback. Denna icke-linjära probabilistiska modell gör det möjligt för oss att gå längre än den begränsade modelleringskapaciteten hos linjära faktormodeller som fortfarande till stor del dominerar samverkansfiltreringsforskning. Vi introducerar en generativ modell med multinomisk sannolikhet och använder Bayesian inference för parameteruppskattning. Trots utbredd användning i språkmodellering och ekonomi, den multinomiska sannolikheten får mindre uppmärksamhet i den rekommenderade system litteratur. Vi inför en annan legaliseringsparameter för inlärningsmålet, som visar sig vara avgörande för att uppnå konkurrenskraftiga resultat. Anmärkningsvärt, det finns ett effektivt sätt att justera parametern med glödgning. Den resulterande modellen och inlärningsalgoritmen har informationsteoretiska kopplingar till maximal entropidiskriminering och principen om informations flaskhals. Empiriskt visar vi att den föreslagna metoden avsevärt överträffar flera state-of-the-art basics, inklusive två nyligen föreslagna neurala nätverk metoder, på flera verkliga datauppsättningar. Vi erbjuder också utökade experiment som jämför multinomisk sannolikhet med andra vanliga sannolikhetsfunktioner i latent faktor kollaborativ filtrering litteratur och visa positiva resultat. Slutligen identifierar vi fördelarna och nackdelarna med att använda en principiell Bayesiansk slutledningsmetod och karakteriserar miljöer där den ger de mest betydande förbättringarna.
Varial Autoencoders (VAEs) har nyligen anpassats för uppgiften att personlig rekommendation REF.
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}