Objektrekommendation är uppgiften att förutsäga en personlig rankning på en uppsättning objekt (t.ex. webbplatser, filmer, produkter). I detta dokument undersöker vi det vanligaste scenariot med implicit feedback (t.ex. klick, inköp). Det finns många metoder för punktrekommendation från implicit feedback som matris factorization (MF) eller adaptiv knearest-grannbor (kNN). Även om dessa metoder är utformade för objektet förutsägelse uppgift personlig rankning, ingen av dem är direkt optimerad för rankning. I detta papper presenterar vi ett generiskt optimeringskriterium BPR-Opt för personlig rankning som är den maximala bakre estimator härledd från en Bayesian analys av problemet. Vi tillhandahåller också en generisk inlärningsalgoritm för optimering av modeller med avseende på BPR-Opt. Inlärningsmetoden är baserad på stokastisk lutning nedstigning med bootstrap provtagning. Vi visar hur vi tillämpar vår metod på två toppmoderna rekommendationsmodeller: matrisfaktorisering och adaptiv kNN. Våra experiment visar att för uppgiften att personlig rankning vår optimeringsmetod överträffar standard inlärningstekniker för MF och kNN. Resultaten visar vikten av att optimera modeller för rätt kriterium.
Vikten av att lära sig rang i samband med rekommendationer med implicit feedback diskuteras i REF.
BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}