Många rekommendationer syftar till att ge relevanta rekommendationer till användare genom att bygga personliga ämnesprofiler och sedan använda dessa profiler för att hitta intressant innehåll för användaren. I sociala medier, rekommenderar system bygga användarprofiler genom att direkt kombinera användarnas ämne intresserar signaler från ett brett utbud av konsumtion och publicering beteenden, såsom sociala medier inlägg de författare, kommenterade, +1'd eller gillade. Här föreslår vi att separat modellera användarnas aktuella intressen som kommer från dessa olika beteendesignaler för att skapa bättre användarprofiler. Intuitivt, eftersom publicering av ett inlägg kräver mer ansträngning, bör ämnesintressena från publiceringssignaler vara mer exakta av en användares centrala intresse än, låt oss säga, en enkel gest som en +1. Genom att separera en enda användares intresseprofil i flera beteendeprofiler, får vi bättre och renare ämnesräntesignaler, samt möjliggöra ämnesförutsägelse för olika typer av beteende, såsom ämnen som användaren kan +1 eller kommentera, men kanske aldrig skriva ett inlägg om detta ämne. För att göra detta på stora skalor i Google+ använde vi matris factorization tekniker för att modellera varje användares beteenden som ett separat exempel i inmatningen användare-by-topic matris. Med hjälp av denna teknik, som vi kallar "beteendefaktorisering", implementerade och byggde vi ett ämne rekommenderare förutsäga användarens aktuella intressen med hjälp av sina åtgärder inom Google+. Vi har experimentellt visat att vi fick bättre och renare signaler än basala metoder, och kan mer exakt förutsäga ämnesintressen samt uppnå bättre täckning.
Zhao m.fl. REF förbättrade användarens ämne intresseprofil genom gemensam faktorisering av användarens ämnesmatris och beteenden.
Improving User Topic Interest Profiles by Behavior Factorization
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}