Recommender-system, som i hög grad kan hjälpa användarna att hitta sina föremål från informationseran, har fått allt större uppmärksamhet från både det vetenskapliga samhället och applikationssamhället. En av de bredast tillämpade rekommendationsmetoderna är Matrix Factorization (MF). De flesta MF-baserade metoder fokuserar dock på matrisen för user-item-betyg, men ignorerar de ingredienser som kan ha betydande inflytande på användarnas preferenser på objekt. I detta dokument föreslår vi en multilinjär interaktiv MF-algoritm (MLIMF) för att modellera interaktionen mellan användarna och varje händelse i samband med deras slutliga beslut. Vår modell tar inte bara hänsyn till informationen om user-item utan också de parvisa interaktionerna som baseras på vissa empiriskt understödda faktorer. Dessutom jämförde vi den föreslagna modellen med tre typiska andra metoder: användarbaserad samarbetsfiltrering (UCF), objektbaserad samarbetsfiltrering (ICF) och legaliserad MF (RMF). Experimentella resultat på två verkliga dataset, MovieLens 1M och MovieLens 100k, visar att vår metod presterar mycket bättre än andra tre metoder i rekommendationens noggrannhet. Detta arbete kan kasta lite ljus över den fördjupade förståelsen av modellering användare online beteenden och de därav följande besluten.
Yu REF föreslog en multilinjär interaktiv matris factorization algoritm (MLIMF) för att modellera interaktioner mellan användarna och varje händelse i samband med deras slutliga beslut; modellen övervägde inte bara användar-punkt betyg men också parvisa interaktioner baserade på vissa empiriskt understödda faktorer.
Multi-Linear Interactive Matrix Factorization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}