Taggning spelar en viktig roll på många av de senaste webbplatserna. Rekommenderar system kan hjälpa till att föreslå en användare de taggar han kanske vill använda för att tagga ett visst objekt. Faktoriseringsmodeller baserade på Tucker Decomposition (TD) modell har visat sig ge hög kvalitet tagg rekommendationer överträffa andra metoder som PageRank, FolkRank, samarbetsfiltrering, etc. Problemet med TD-modeller är kubikkärnan tensor som resulterar i en kubisk körtid i faktoriseringsdimensionen för förutsägelse och lärande. I detta dokument presenterar vi faktoriseringsmodellen PITF (Pairwise Interaktion Tensor Factorization) som är ett specialfall av TD-modellen med linjär körtid både för lärande och förutsägelse. PITF modellerar explicit de parvisa interaktionerna mellan användare, objekt och taggar. Modellen lärs med en anpassning av Bayesian personlig ranking (BPR) kriterium som ursprungligen har införts för objekt rekommendation. Empiriskt visar vi på verkliga dataset att denna modell överträffar TD till stor del i drifttid och till och med kan uppnå bättre förutsägelsekvalitet. Förutom våra labexperiment har PITF också vunnit ECML/PKDD Discovery Challenge 2009 för grafbaserad taggrekommendation.
Dessutom föreslog Rendle och Schmidt-Thieme REF faktoriseringsmodell Parvis Interaktion Tensor Factorization (PITF), som är ett specialfall av både Tucker och CP nedbrytning med linjär körtid både för lärande och förutsägelse.
Pairwise interaction tensor factorization for personalized tag recommendation
{'venue': "WSDM '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}