Rekommenderarsystem används ofta inom områden där användare uttrycker sina preferenser i form av graderade bedömningar, t.ex. betyg. Om korrekta topp-N rekommendationslistor ska tas fram för sådana graderade relevanta domäner, är det viktigt att generera en rangordnad lista över rekommenderade objekt direkt snarare än att förutsäga betyg. Nuvarande tekniker väljer en av två suboptimala metoder: antingen optimerar de för en binär metriska såsom Genomsnittlig Precision, som kastar information om relevans grader, eller de optimerar för Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG), som ignorerar beroendet av ett objekts bidrag på relevansen av mer högt rankade objekt. I detta dokument tar vi itu med bristerna i befintliga strategier genom att föreslå modellen med graderad genomsnittlig precisionsfaktor (GAPfm), en latent faktormodell som är särskilt lämplig för problemet med top-N-rekommendation inom områden med graderade relevansdata. Modellen optimerar för graderad genomsnittlig precision, ett mått som nyligen har föreslagits för att bedöma kvaliteten på rangordnade resultatlista för graderad relevans. GAPfm lär sig en latent faktormodell genom att direkt optimera en utjämnad approximation av GAP. GAPfms fördelar är tvåfaldiga: den upprätthåller fullständig information om graderad relevans och tar också upp begränsningarna hos modeller som optimerar NDCG. Experimentella resultat visar att GAPfm uppnår betydande förbättringar när det gäller topp-N-rekommendationen, jämfört med flera av de senaste metoderna. För att se till att GAPfm kan skala till mycket stora datamängder föreslår vi en snabbinlärningsalgoritm som använder en adaptiv objekturvalsstrategi. Ett sista experiment visar att GAPfm är användbart inte bara för att generera rekommendationslistor, utan också för att rangordna en given lista med betygsatta objekt.
GAPfm REF har föreslagits för att optimera graderad genomsnittlig precision, för att ta itu med problemen med genomsnittlig precision i data med flera relevansgrader.
GAPfm: Optimal Top-N Recommendations for Graded Relevance Domains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}