I denna studie undersöker vi diversifierade rekommendationsproblem genom övervakad inlärning och söker betydande förbättringar i mångfald samtidigt som noggrannheten upprätthålls. I synnerhet betraktar vi varje användare som en träningsinstans, och heuritiskt väljer en delmängd av exakta och olika objekt som grundsanning för varje användare. Vi representerar sedan varje användare eller objekt som en vektor som är resultatet av factorizationen av user-item betygsmatrisen. I vår uppsats försöker vi upptäcka en faktorisering för att matcha följande övervakade inlärningsuppgift. Genom att göra detta definierar vi två kopplade optimeringsproblem, parameteriserad matris factorization och strukturellt lärande, för att formulera vår uppgift. Och vi föreslår en diversifierad samarbetsfiltreringsalgoritm (DCF) för att lösa de kopplade problemen. Vi introducerar också en ny parvis noggrannhet metriska och en normaliserad ämne täckning mångfald metriska för att mäta prestanda noggrannhet respektive mångfald. Omfattande experiment på referensdatauppsättningar visar prestandavinsterna för DCF i jämförelse med toppmoderna algoritmer.
Ur ett annat perspektiv formulerar REF det diversifierade rekommendationsproblemet som en övervakad inlärningsuppgift, och föreslår en diversifierad samarbetsfiltreringsmodell för att lösa optimeringsproblemen.
Learning to Recommend Accurate and Diverse Items
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}