Abstrakt. Forskningen inom rekommendationssystem har upplevt olika stadier, t.ex. från användarpreferenser till innehållsanalys. Typiska rekommendationsalgoritmer byggdes på följande grunder: (1) förutsatt att användare och objekt är IID, nämligen oberoende och identiskt fördelade, och (2) fokusera på specifika aspekter såsom användarpreferenser eller innehåll. I verkligheten omfattar komplexa rekommendationsuppgifter och begär (1) personliga resultat för att skräddarsy heterogena subjektiva preferenser; och (2) uttryckliga och implicita objektiva kopplingsrelationer mellan användare, objekt och betyg som ska betraktas som inneboende drivkrafter som driver preferenser. Detta innebär oundvikligen komplexiteten i icke-ID och behovet av att kombinera subjektiva preferenser med objektiva kopplingar som är dolda i rekommendationstillämpningar. I detta dokument, föreslår vi en ny generisk kopplad matris factorization (CMF) modell genom att införliva icke-ID kopplingsrelationer mellan användare och objekt. Sådana kopplingar integrerar de intrakopplade interaktionerna inom ett attribut och sammankopplade interaktioner mellan olika attribut. Experimentella resultat på två öppna datauppsättningar visar att användar-/punktkopplingar kan tillämpas effektivt i RS och CMF överträffar referensmetoderna.
Med tanke på det icke-ID sammanhang, Li et al. REF presenterade en kopplad matris factorization ram, som integrerade användarkopplingar och objektkopplingar i den grundläggande matris factorization modellen.
Coupled Matrix Factorization within Non-IID Context
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}