I detta dokument föreslår vi en ny spatiotemporell modell för samarbetsfiltrering. Vår modell är baserad på lågvärdig matrisfaktorisering som använder en spatio-temporal filtreringsmetod för att uppskatta användar- och objektfaktorer. Den rumsliga komponenten regulariserar faktorerna genom att utnyttja korrelation mellan användare och/eller objekt, modellerad som en funktion av någon implicit feedback (t.ex., som betygsätter vad) och/eller någon sidoinformation (t.ex., användardemografi, webbhistorik). I synnerhet införlivar vi korrelation i faktorer genom ett Markov slumpmässigt fält tidigare i en probabilistisk ram, där grannskapets vikter är funktioner av användare och objekt kovariater. Tidskomponenten säkerställer att användaren/punktfaktorerna anpassar sig till processförändringar som sker genom tiden och implementeras i ett tillståndsrymdsramverk med snabb uppskattning genom Kalmanfiltrering. Vår spatio-temporal filtrering (ST-KF nedan) metod ger en enda gemensam modell för att samtidigt införliva både rumslig och temporal struktur i betyg och ger därför en korrekt metod för att förutsäga framtida betyg. För att säkerställa skalbarheten av ST-KF, använder vi en genomsnittlig fält approximation för slutledning. Inkorporera användare / objekt covariates i uppskattning av grannskapets vikter också hjälper till att hantera både kallstart och varmstart problem sömlöst i en enda enhetlig modellering ram; covariates förutsäga faktorer för nya användare och objekt genom grannskapet. Vi illustrerar vår metod för simulerade data, referensdata och data från en relativt ny rekommenderad systemapplikation som uppstår i samband med Yahoo! Förstasidan.
REF föreslås införliva både rumslig och tidsmässig information genom att använda grafen Laplacian och Kalman filter.
A spatio-temporal approach to collaborative filtering
{'venue': "RecSys '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}