Låg-rankade matris approximationsmetoder ger en av de enklaste och mest effektiva metoder för samarbete filtrering. Sådana modeller är vanligtvis monterade på data genom att hitta en MAP uppskattning av modellparametrarna, ett förfarande som kan utföras effektivt även på mycket stora datauppsättningar. Om inte regulariseringsparametrarna är noggrant inställda, är detta tillvägagångssätt benägna att överexekvera eftersom det finner en enda punkt uppskattning av parametrarna. I detta papper presenterar vi en helt Bayesian behandling av den Probabilistic Matrix Factorization (PMF) modell där modellkapacitet kontrolleras automatiskt genom att integrera över alla modellparametrar och hyperparametrar. Vi visar att Bayesian PMF modeller kan tränas effektivt med hjälp av Markov kedja Monte Carlo metoder genom att tillämpa dem på Netflix dataset, som består av över 100 miljoner filmbetyg. De resulterande modellerna uppnår betydligt högre förutsägelsenoggrannhet än PMF-modeller som tränas med hjälp av MAP-uppskattning.
Senare föreslog de Bayesian Probabilistic Matrix Factorization (BPMF) REF genom att ge en helt Bayesian behandling till PMF.
Bayesian probabilistic matrix factorization using Markov chain Monte Carlo
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}