Rankningskvaliteten högst upp på listan är avgörande i många verkliga tillämpningar av rekommendationssystem. I denna uppsats presenterar vi ett nytt ramverk som möjliggör pointwise såväl som listwise utbildning med avseende på olika rankningsmått. Detta är baserat på en utbildning objektiv funktion där vi antar att, för givet en användare, rekommenderar systemet förutsäga poäng för alla objekt som följer ungefär en Gaussisk distribution. Vi motiverar detta antagande utifrån egenskaperna hos implicita feedbackdata. Som modell använder vi matris factorization och utökar den genom icke-linjär aktiveringsfunktioner, som vanligt i litteraturen av artificiella neurala nätverk. I synnerhet använder vi icke-linjära aktiveringsfunktioner som härrör från vårt Gaussiska antagande. Våra preliminära experimentella resultat visar att detta tillvägagångssätt är konkurrenskraftigt med toppmoderna metoder när det gäller att optimera området under ROC-kurvan, samtidigt som det är särskilt effektivt för att optimera chefen för den rangordnade listan.
I REF föreslås ett ramverk som möjliggör pointwise och listwise utbildning med avseende på olika rankningsmått.
Gaussian Ranking by Matrix Factorization
{'venue': "RecSys '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}