Betygsförutsägelse är en viktig tillämpning och ett populärt forskningsämne i samverkansfiltrering. Både giltigheten av inlärningsalgoritmer och giltigheten av standardtestförfaranden bygger dock på antagandet att saknade betyg saknas slumpmässigt (MAR). I detta dokument presenterar vi resultaten av en användarstudie där vi samlar ett slumpmässigt urval av betyg från nuvarande användare av en online-radiotjänst. En analys av de betygsdata som samlats in i studien visar att urvalet av slumpvisa betyg har markant annorlunda egenskaper än betygen för användarvalda låtar. När de uppmanas att rapportera om sitt eget ratingbeteende, ett stort antal användare indikerar att de tror att deras åsikt om en låt påverkar om de väljer att betygsätta den låten, en överträdelse av MAR villkor. Slutligen presenterar vi experimentella resultat som visar att införandet av en explicit modell av den saknade datamekanismen kan leda till betydande förbättringar av förutsägelsens prestanda på det slumpmässiga urvalet av betyg.
Väsentliga bevis för överträdelser av det saknade vid slumpmässiga förhållanden i recommender-system rapporteras i REF och det har visat sig att införandet av en explicit modell av den saknade datamekanismen kan leda till betydande förbättringar av förutsägelsens prestanda.
Collaborative Filtering and the Missing at Random Assumption
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}