I det här dokumentet studerar vi samarbetsfiltrering (CF) i en interaktiv miljö där ett recommender-system kontinuerligt rekommenderar objekt till enskilda användare och får interaktiv feedback. Medan användare njuta av sekventiella rekommendationer, rekommendationen förutsägelser ständigt förfinas med hjälp av uppdaterad feedback om de rekommenderade objekten. Att återföra den interaktiva mekanismen till CF-processen är grundläggande eftersom det slutliga målet för ett recommender-system handlar om att upptäcka intressanta objekt för enskilda användare och ändå utvecklas användarnas personliga preferenser och sammanhang med tiden under interaktionen med systemet. Detta kräver att vi inte skiljer mellan stegen i insamlingen av information för att konstruera användarprofilen och göra rekommendationer, utan att sömlöst integrera dessa steg tillsammans under den interaktiva processen, med målet att maximera den övergripande rekommendationsnoggrannheten genom hela interaktionen. Denna mekanism tar naturligtvis itu med problemet med kallstart eftersom alla användare omedelbart kan få sekventiella rekommendationer utan att lämna betyg i förväg. Vi formulerar den interaktiva CF med den probabilistiska matris factorization (PMF) ramverk, och utnyttja flera exploatering-exploration algoritmer för att välja objekt, inklusive den empiriska Thompson provtagning och övre förtroende bundna algoritmer. Vi utför vårt experiment på kallstartsanvändare samt varmstartsanvändare med drivande smak. Resultaten visar att de föreslagna metoderna har betydande förbättringar jämfört med flera starka baslinjer för MovieLens, EachMovie och Netflix dataset.
Zhao m.fl. studerade interaktiv samarbetsfiltrering via probabilistisk matris factorization REF.
Interactive collaborative filtering
{'venue': 'CIKM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}