I den här artikeln analyserar vi ett samarbetsfilter som besvarar den enkla frågan: Vad är populärt bland dina "vänner"? Även om denna grundläggande princip verkar vara förhärskande i många praktiska genomföranden, verkar det inte finnas mycket teoretisk analys av dess resultat. I detta dokument fyller vi delvis denna lucka. Medan senaste arbeten på detta ämne, såsom låg-rankade matris avslutning litteratur, överväga sannolikheten för fel i att återvinna hela betygsmatrisen, vi anser sannolikheten för ett fel i en individuell rekommendation (bit felfrekvens (BER)). För en matematisk modell som infördes [1], [2] identifierar vi tre driftssystem för vår algoritm (namn Popularity Bland vänner (PAF)) i gränsen när matrisstorleken växer till oändlighet. I en regim som kännetecknas av ett stort antal prover och små grader av frihet (definieras exakt för modellen i papperet), är den asymptotiska BER noll; i en regim som kännetecknas av ett stort antal prover och stora grader av frihet, den asymptotiska BER avgränsas bort från 0 och 1/2 (och identifieras exakt utom för ett specialfall); och i en regim som kännetecknas av ett litet antal prover, algoritmen misslyckas. Vi jämför sedan dessa resultat med prestandan hos den optimala rekommenderaren. Vi presenterar även numeriska resultat för MovieLens och Netflix dataset. Vi diskuterar den empiriska prestandan mot bakgrund av våra teoretiska resultat och jämför med ett tillvägagångssätt ([3]) baserat på lågvärdig matriskomplettering.
Barman och Dabeer REF studera prestandan hos en algoritm som kallas Popularity Bland vänner, undersöka dess förmåga att förutsäga binära betyg i en asymptotisk informationsteoretisk inställning.
Analysis of a Collaborative Filter Based on Popularity Amongst Neighbors
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}