Samarbetande förutsägelser är en kraftfull teknik, användbar inom områden från rekommendationssystem till vägledning för den vetenskapliga upptäcktsprocessen. Låg-rankade matris factorization är ett av de mest kraftfulla verktygen för samverkansförutsägelse. Detta arbete presenterar ett allmänt tillvägagångssätt för aktiv samverkansförutsägelse med den probabilistiska Matrix Factorization-modellen. Med hjälp av variations approximationer eller Markov-kedja Monte Carlo provtagning för att uppskatta den bakre fördelningen över modeller, kan vi välja frågepunkter för att maximera vår förståelse av modellen, för att bäst förutsäga okända delar av datamatrisen, eller för att hitta så många "positiva" datapunkter som möjligt. Vi utvärderar våra metoder på simulerade data, och visar även deras tillämplighet på förutsägelse av filmbetyg och upptäckten av läkemedels-målinteraktioner.
I REF uppskattade författarna först den bakre fördelningen med variabla approximationer eller Markov-kedjan Monte Carlo-provtagning, och ställde sedan frågor om bidragen för samverkande förutsägelser.
Active learning and search on low-rank matrices
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}