Många tillämpningar av samarbetsfiltrering (CF), såsom rekommendation av nyhetsobjekt och bokmärkesrekommendation, är mest naturligt tänkt på som en klass samarbetsfiltrering (OCCF) problem. I dessa problem, träningsdata vanligtvis består helt enkelt av binära data som speglar en användares åtgärder eller passivitet, såsom sida besök i fallet med nyhetsartikel rekommendation eller webbplats bokmärke i bokmärkesscenariot. Vanligtvis är denna typ av data extremt glesa (en liten bråkdel är positiva exempel), varför tvetydighet uppstår i tolkningen av de icke-positiva exemplen. Negativa exempel och omärkta positiva exempel blandas ihop och vi kan normalt inte särskilja dem. Till exempel kan vi inte riktigt tillskriva en användare att inte bokmärke en sida till en brist på intresse eller bristande medvetenhet om sidan. Tidigare forskning som tar itu med detta enklassiga problem betraktade det bara som en klassificeringsuppgift. I den här artikeln ser vi problemet med en klass under CF-inställningen. Vi föreslår två ramar för att ta itu med OCCF. Den ena baseras på viktad låggradig approximation; den andra bygger på negativ exempelprovtagning. De experimentella resultaten visar att våra strategier avsevärt överträffar baslinjerna.
- Pan et al. - Vad är det? REF löser problemet med en klass rekommendation på två sätt: negativ exempelvägning och negativ exempelprovtagning.
One-Class Collaborative Filtering
{'venue': '2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}