Real-world relationella data är sällan stationära, men traditionella samarbetsfiltrering algoritmer är i allmänhet beroende av detta antagande. Motiverad av vårt försäljningsförutsägelseproblem föreslår vi en faktorbaserad algoritm som kan ta hänsyn till tid. Genom att införa ytterligare faktorer för tiden formaliserar vi detta problem som en tensor factorization med en speciell begränsning av tidsdimensionen. Dessutom ger vi en helt Bayesian behandling för att undvika inställning parametrar och uppnå automatisk modell komplexitet kontroll. För att lära oss modellen utvecklar vi ett effektivt provtagningsförfarande som kan analysera storskaliga datamängder. Denna nya algoritm, kallad Bayesian Probabilistic Tensor Factorization (BPTF), utvärderas på flera verkliga problem inklusive försäljningsprognoser och film rekommendation. Empiriska resultat visar vår tidsmodells överlägsenhet.
I REF föreslås en Bayesiansk strategi.
Temporal collaborative filtering with bayesian probabilistic tensor factorization
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}