Abstrakt. Samverkansfiltrering är en viktig teknik för att göra personliga rekommendationer om informationsartiklar (filmer, böcker, webbsidor etc.) till enskilda användare. I litteraturen är ett gemensamt forskningsmål att förutsäga okända klassificeringar av objekt för en användare, under förutsättning att användaren uttryckligen har värderat en viss mängd objekt. I många praktiska situationer kan vi dock bara ha implicita bevis för användarpreferenser, såsom "speltiderna för en musikfil" eller "besöksfrekvensen på en webbplats". Viktigast av allt, en mer praktisk bild av rekommendationen uppgiften är att direkt generera en topp-N rankad lista över objekt som användaren är mest sannolikt att gilla. I detta dokument tar vi hänsyn till dessa två frågor. Placering av objekt i recommender-system betraktas som en uppgift som i hög grad är relaterad till dokumentrankning i textsökning. För det första härleds två praktiska poängsättningsfunktioner genom att använda den generativa språkmodelleringsmetoden för textsökning. För det andra, för att ta itu med osäkerheten i samband med värderingen av poäng, inför vi en risk-averse modell som straffar de mindre tillförlitliga poängen. Våra experiment på verkliga datauppsättningar visar att betydande resultatvinster har uppnåtts.
REF anpassar språkmodelleringsramen till frekvensbaserad CF, genom att införa en risk-mot-modell som straffar de mindre tillförlitliga poängen.
Language Models of Collaborative Filtering
{'venue': 'AIRS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}