Abstract-Consider ett typiskt rekommendationsproblem. Ett företag har historiska register över produkter som säljs till en stor kundbas. Dessa poster kan vara kompakt representerade som en gles kund-tid-produkt "vem-köpt-vad" binär matris. Med tanke på denna matris är målet att bygga en modell som ger rekommendationer för vilka produkter som ska säljas bredvid den befintliga kundbasen. Sådana problem kan naturligtvis formuleras som samverkande filtreringsuppgifter. Detta är dock en enklassig inställning, dvs. de enda kända posterna i matrisen är envärderade. Om en kund inte har köpt en produkt ännu, innebär det inte att kunden har en låg benägenhet att potentiellt vara intresserad av den produkten. I avsaknad av poster som uttryckligen anges som negativa exempel, kan man ta till att betrakta oobserverade kund-produkt par som antingen saknade uppgifter eller som surrogat negativa fall. I detta dokument föreslår vi en strategi för att uttryckligen hantera denna typ av tvetydighet genom att i stället behandla de oobserverade posterna som optimeringsvariabler. Dessa variabler optimeras i samband med att man lär sig en viktad, lågvärdig icke-negativ matrisfaktorisering (NMF) av kund-produktmatrisen, liknande hur transduktiva SVMs implementerar principen om separation med låg densitet för halvövervakad inlärning. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt ger betydligt bättre rekommendationer i jämförelse med olika konkurrerande alternativ för enklassiga samarbetsfiltreringsuppgifter.
Sindhwani m.fl. REF föreslår att de oobserverade uppgifterna behandlas som optimeringsvariabler, vilket i huvudsak är den imputationbaserade metoden.
One-Class Matrix Completion with Low-Density Factorizations
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}