Samverkansfiltrering analyserar användarnas preferenser för objekt (t.ex. böcker, filmer, restauranger, akademiska papper) genom att utnyttja likhetsmönster mellan användare. I implicita feedbackinställningar beaktas alla objekt, inklusive de som en användare inte konsumerade. Men detta antagande överensstämmer inte med den sunda förnuftet förståelse att användarna har en begränsad räckvidd och medvetenhet om objekt. Till exempel kanske en användare inte har hört talas om ett visst papper, eller kanske bor för långt bort från en restaurang för att uppleva det. På kausalanalysens språk [9] är tilldelningsmekanismen (dvs. de objekt som en användare utsätts för) en latent variabel som kan ändras för olika kombinationer av användare och föremål. I detta dokument föreslår vi ett nytt probabilistiskt tillvägagångssätt som direkt införlivar användarexponering för objekt i samverkansfiltrering. Exponeringen modelleras som en latent variabel och modellens värde härleds från data. Genom att göra det, vi återfå en av de mest framgångsrika state-of-theart metoder som ett specialfall av vår modell [8], och ge en plug-in metod för konditionering exponering på olika former av exponering kovariater (t.ex., ämnen i text, plats platser). Vi visar att vår skalbara inferencealgoritm överträffar befintliga riktmärken inom fyra olika områden både med och utan exponering kovariater.
I REF visar författarna att WMF är ett specialfall av modeller med exponeringsvariabler (som vår).
Modeling User Exposure in Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}