I detta dokument föreslås Quaternion Collaborative Filtering (QCF), en ny metod för representationsinlärning för rekommendation. Vår föreslagna QCF bygger på och utnyttjar beräkning med Quaternion algebra, drar nytta av uttrycksfullhet och rik representation lärande förmåga Hamilton produkter. Kvartersrepresentationer, baserade på hyperkomplexa tal, möjliggör rik interlatent beroenden mellan imaginära komponenter. Detta uppmuntrar till att invecklade relationer fångas upp när man lär sig interaktion mellan användare och föremål, vilket tjänar som en stark induktiv fördomsfullhet jämfört med den inre produkten i verkliga rymden. Sammantaget utför vi omfattande experiment på sex verkliga datauppsättningar, som visar effektiviteten av Quaternion algebra i rekommenderade system. Resultaten visar att QCF överträffar ett brett spektrum av starka neurala baslinjer på alla datauppsättningar. Abblativa experiment bekräftar effektiviteten av Hamilton-baserad komposition över multi-bäddning sammansättning i verkliga rymden.
I REF föreslogs Quaternion-representationer för samarbetsfiltrering.
Quaternion Collaborative Filtering for Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}