En betydande framsteg i utvecklingen av nya och effektiva tensor factorization tekniker har lett till en omfattande forskning av deras tillämplighet inom recommender systems område. Tensorbaserade recommender-modeller tänjer gränserna för traditionella samarbetsfiltreringstekniker genom att ta hänsyn till en mångfacetterad natur av verkliga miljöer, som gör det möjligt att producera mer exakt, situationsmässig (t.ex. Kontextmedvetna, kriteriestyrda) rekommendationer. Trots de lovande resultaten är tensorbaserade metoder dåligt täckta i befintliga enkäter om rekommenderade system. Syftet med undersökningen är att komplettera tidigare arbeten och ge en heltäckande översikt över ämnet. Såvitt vi vet är detta det första försöket att konsolidera studier från olika tillämpningsområden i ett lättläsligt, smältbart format, som hjälper till att få en uppfattning om det aktuella tillståndet på området. Vi ger också en diskussion på hög nivå om framtidens perspektiv och riktningar för ytterligare förbättring av tensorbaserade rekommendationssystem.
Det senaste arbetet har utförts av Evgeny Frolov och Ivan Oseledets som är ett enkätdokument och ger en omfattande översikt över tensormetoder och rekommendationssystem REF.
Tensor Methods and Recommender Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}