Abstract-I detta papper introducerar vi den första tillämpningen av Belief Propagation (BP) algoritm i utformningen av recommender system. Vi formulerar rekommendationsproblemet som en slutsats problem och syftar till att beräkna marginal sannolikhet fördelningar av de variabler som representerar de betyg som ska förutses. Men att beräkna dessa marginella sannolikhetsfunktioner är beräkningsmässigt oöverkomligt för storskaliga system. Därför använder vi BP-algoritmen för att effektivt beräkna dessa funktioner. Rekommendationer för varje aktiv användare beräknas sedan iterativt genom att probabilistiskt meddelande passerar. I motsats till tidigare rekommendationsalgoritmer kräver BPRS inte att man löser rekommendationsproblemet för alla användare om man vill uppdatera rekommendationerna för endast en enda aktiv. Vidare beräknar BPRS rekommendationerna för varje användare med linjär komplexitet och utan att kräva en utbildningsperiod. Via datorsimuleringar (med hjälp av datasetet 100K MovieLens) verifierar vi att BPRS iterativt minskar felet i användarnas förväntade betyg tills det konvergerar. Slutligen bekräftar vi att BPRS är jämförbart med toppmoderna metoder som Correlationsbaserad kvartersmodell (CorNgbr) och Singular Value Decomposition (SVD) när det gäller betyg och precisionsnoggrannhet. Därför anser vi att den BP-baserade rekommendationsalgoritmen är en ny lovande metod som ger en betydande fördel när det gäller skalbarhet samtidigt som den ger konkurrenskraftig noggrannhet för de rekommenderade systemen.
I REF kombinerar varje användare sitt "förtroende" och betyg för att bilda probabilistiska meddelanden på betyg, och skickar dem till servern.
BPRS: Belief Propagation based iterative recommender system
{'venue': '2012 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'journal': '2012 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}