Abstrakt. En av de mest effektiva metoderna i samarbete filtrering är matris factorization, som finner latent vektor representationer av användare och objekt baserat på betygen av användare till objekt. En matris factorization-baserad algoritm lider dock av problemet med kallstart: den kan inte hitta latenta vektorer för objekt för vilka tidigare betyg inte är tillgängliga. Detta papper använder klickdata, som kan samlas in i överflöd, för att ta itu med problemet med kallstart. Vi föreslår en probabilistisk objekt inbäddning modell som lär objektet representationer från klickdata, och en modell som heter EMB-MF, som ansluter den med en probabilistisk matris factorization för att bedöma förutsägelse. Experimenten på tre verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna modellen inte bara är effektiv när det gäller att rekommendera objekt utan tidigare betyg, utan också överträffar konkurrerande metoder, särskilt när uppgifterna är mycket glesa.
På samma sätt presenterar REF en probabilistisk modell för inbäddning av objekt, som lär sig objektrepresentationer från klickdata, och en modell som heter EMB-MF, som kombinerar de probabilistiska objekten inbäddning och PMF för att koppla ihop objektrepresentationerna för de två modellerna.
A Probabilistic Model for the Cold-Start Problem in Rating Prediction Using Click Data
{'venue': 'ICONIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}