Detta dokument bidrar till förbättringar av både effektiviteten och effektiviteten hos Matrix Factorization (MF) metoder för implicit feedback. Vi lyfter fram två kritiska frågor om befintliga arbeten. För det första, på grund av det stora utrymmet för oobserverad feedback, de flesta befintliga verk tillgripa för att tilldela en enhetlig vikt till de saknade data för att minska beräknings komplexitet. Ett sådant enhetligt antagande är dock ogiltigt i verkliga sammanhang. För det andra är de flesta metoder också utformade i en offline-miljö och misslyckas med att hålla jämna steg med den dynamiska karaktären hos online-data. Vi tar upp ovanstående två frågor i att lära MF-modeller från implicit feedback. Vi föreslår först att vikta de saknade uppgifterna baserat på objekt popularitet, som är mer effektiv och flexibel än den enhetliga vikt antagande. En sådan icke-uniform viktning innebär dock effektivitetsutmaning när det gäller att lära sig modellen. För att ta itu med detta designar vi specifikt en ny inlärningsalgoritm baserad på element-wise Alternating Least Squares (eALS) teknik, för att effektivt optimera en MF-modell med variabelt viktade saknade data. Vi utnyttjar denna effektivitet för att sedan sömlöst utforma en stegvis uppdateringsstrategi som omedelbart uppdaterar en MF-modell med ny feedback. Genom omfattande experiment på två offentliga datauppsättningar i både offline- och onlineprotokoll visar vi att vår eALS-metod konsekvent överträffar toppmoderna implicita MF-metoder. Vårt genomförande finns tillgängligt på https://github.com/hexiangnan/sigir16-seals.
Vidare, Han et al. REF designa en algoritm baserad på elementvis alternerande minst kvadrater (eALS) teknik för att optimera en MF-modell med varierande viktade saknade data.
Fast Matrix Factorization for Online Recommendation with Implicit Feedback
{'venue': "SIGIR '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}