Jag presenterar en hybridmatris factorisation modell som representerar användare och objekt som linjära kombinationer av deras innehåll funktioner latenta faktorer. Modellen överträffar både samarbets- och innehållsbaserade modeller i kallstarts- eller glesa interaktionsdatascenarier (med både användar- och objektmetadata) och utför minst lika bra som en ren samarbetsmatrisfaktoriseringsmodell där interaktionsdata är riklig. Dessutom har inbäddningar som produceras av modellen koda semantisk information på ett sätt som påminner om ord inbäddning metoder, vilket gör dem användbara för en rad relaterade uppgifter såsom tagg rekommendationer.
En hybridmatris faktorisering modell för kallstart problem presenterades i REF.
Metadata Embeddings for User and Item Cold-start Recommendations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}