Samverkansfiltrering syftar till att utnyttja användarnas återkopplingar för att förbättra rekommendationsprestandan, som har använts i olika branschrekommendersystem. Vissa senaste verk har bytt från att utnyttja explicita återkopplingar av numeriska betyg till implicita återkopplingar som bläddring och shopping poster, eftersom sådana data är mer rikliga och lättare att samla in. En grundläggande utmaning med att utnyttja implicita återkopplingar är bristen på negativa återkopplingar, eftersom det bara finns några observerade relativt "positiva" återkopplingar, vilket gör det svårt att lära sig en förutsägelsemodell. Tidigare arbeten tar itu med denna utmaning genom att föreslå några punktvisa eller parvisa preferensantaganden på objekt. Sådana antaganden om objekt kan dock inte alltid innehålla, till exempel, en användare kan ogilla en köpt vara eller liknande en vara som inte köpts ännu. I detta dokument föreslår vi ett nytt och avslappnat antagande av parvisa preferenser över objektuppsättningar, som definierar en användares preferenser på en uppsättning objekt (punktuppsättning) i stället för på ett enda objekt. Det avslappnade antagandet kan ge oss mer exakta parvisa preferensrelationer. Med detta antagande utvecklar vi ytterligare en allmän algoritm som kallas CoFiSet (samarbetsfiltrering via att lära sig parvisa preferenser över objektuppsättningar). Experimentella resultat visar att CoFiSet presterar bättre än flera toppmoderna metoder på olika rankningsorienterade mätvärden på två verkliga datamängder. Dessutom är CoFiSet mycket effektiv som visas av både tids komplexitet och CPU-tid.
Pan och Chen REF utvecklar en allmän algoritm som kallas samarbetsfiltrering genom att lära sig parvisa preferenser över objektuppsättningar (CoFiSet) baserat på ett nytt och avslappnat antagande av parvisa preferenser över objektuppsättningar, som definierar en användares preferenser på en uppsättning objekt (objektuppsättning) istället för på ett enda objekt.
CoFiSet: Collaborative Filtering via Learning Pairwise Preferences over Item-sets
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}