Abstract-På grund av dess framgångsrika tillämpning i rekommendationssystem har samarbetsfiltrering (CF) blivit ett hett forskningsämne inom datautvinning och informationssökning. I traditionella CF-metoder används endast feedbackmatrisen, som antingen innehåller explicit feedback (även kallad betyg) eller implicit feedback på de objekt som ges av användarna, för utbildning och förutsägelse. Vanligtvis är feedback-matrisen sparsam, vilket innebär att de flesta användare interagerar med få objekt. På grund av denna gleshet problem, traditionella CF med endast feedback information kommer att lida av otillfredsställande prestanda. På senare tid har många forskare föreslagit att man skall använda hjälpinformation, till exempel artikelinnehåll (attribut), för att lindra problemet med datas gleshet i CF. Samarbetande ämne regression (CTR) är en av dessa metoder som har uppnått lovande prestanda genom att framgångsrikt integrera både feedback information och objektinnehåll information. I många verkliga applikationer, förutom feedback och punktinnehåll information, kan det finnas förbindelser (även känd som nätverk) bland de punkter som kan vara till hjälp för rekommendationer. I det här dokumentet utvecklar vi en ny hierarkisk Bayesiansk modell som heter Relational Collaborative Topic Regression (RCTR), som utökar CTR genom att sömlöst integrera feedback från användare, information om objektinnehåll och nätverksstruktur bland objekt i samma modell. Experiment på verkliga dataset visar att vår modell kan uppnå bättre förutsägelsenoggrannhet än de senaste metoderna med lägre empirisk träningstid. Dessutom kan RCTR lära sig bra tolkningsbara latenta strukturer som är användbara för rekommendationer.
Samarbetande ämnesregression används för att använda objektinnehåll (attribut) som tilläggsinformation REF; detta är inte en ämnesextraktion från forskningsdokumenten, istället kan det betraktas som en tagginformation.
Relational Collaborative Topic Regression for Recommender Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}