När vi bygger ett recommender-system, hur kan vi se till att alla objekt är väl modellerade? Klassiskt, rekommenderas system är byggda, optimerade och trimmade för att förbättra en global förutsägelse mål, såsom rot medel kvadrat fel. Men, som vi visar, dessa recommender system lämnar ofta många objekt dåligt modellerade och därmed under-served. Vidare ger vi både empiriska och teoretiska belägg för att ingen enskild matris factorization, under nuvarande state-of-art metoder, ger optimala resultat för varje post. Som ett resultat frågar vi: Hur kan vi lära oss ytterligare modeller för att förbättra rekommendationskvaliteten för en specificerad delmängd av objekt? Vi erbjuder en ny teknik som kallas fokuserad inlärning, baserad på hyperparameteroptimering och ett skräddarsytt matrisfaktoriseringsmål. Tillämpa fokuserad inlärning på toppen av viktad matris factorization, faktorization maskiner, och LLORMA, visar vi förutsägelse noggrannhet förbättringar på flera datauppsättningar. Till exempel, på MovieLens vi uppnå så mycket som en 17% förbättring i förutsägelse noggrannhet för nischfilmer, kallstart objekt, och även de mest dåligt modellerade objekt i den ursprungliga modellen.
Nyligen, Beutel et al. föreslog en fokuserad lärande modell för att förbättra rekommendationen kvalitet för en specificerad delmängd av objekt, genom hyper-parameter optimering och en anpassad matris faktorisering mål REF.
Beyond Globally Optimal: Focused Learning for Improved Recommendations
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}