Probabilistisk matrisfaktorisering (PMF) är en kraftfull metod för att modellera data i samband med parvisa relationer, hitta användning i samverkansfiltrering, beräkningsbiologi, och dokumentanalys, bland annat. På många områden finns det ytterligare kovariater som kan hjälpa till med förutsägelser. Till exempel, när man modellerar filmbetyg, kanske vi vet när betygen inträffade, var användaren bor eller vilka skådespelare som visas i filmen. Det är dock svårt att införliva denna sidoinformation i PMF-modellen. Vi föreslår ett ramverk för att införliva sidoinformation genom att koppla samman flera PMF-problem via Gaussian process priors. Vi ersätter skalenliga latenta funktioner med funktioner som varierar över det kovariata utrymmet. GP tidigare på dessa funktioner kräver dem att variera smidigt och dela information. Vi tillämpar denna nya metod för att förutsäga poäng av professionella basketmatcher, där sidan information om platsen och datum för spelet är relevanta för resultatet.
Också relaterad är arbetet REF, där författarna använder matris factorization för att förutsäga poäng av professionella basketmatcher.
Incorporating Side Information in Probabilistic Matrix Factorization with Gaussian Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}