Prestanda för samarbetsfiltrering rekommenderas system kan drabbas när data är sparsam, till exempel i distribuerade situationer. Dessutom populära algoritmer som minne-baserad samarbetsfiltrering är ganska ad-hoc, vilket gör principiella förbättringar svårt. I detta dokument fokuserar vi på en enkel rekommendation baserad på naiva Bayesian tekniker, och utforskar två olika metoder för att modellera sannolikheter. Vi finner att en Gaussian modell för rating beteende fungerar bra, och med tillägg av en Gaussian-Gamma innan det upprätthåller bra prestanda även när data är gles.
Referens REF visar två olika metoder för modellering sannolikheter: en Gaussian modell för rating beteende, med tillägg av en Gaussian-Gamma tidigare, och Multimodal modell, vilket är likvärdigt med att ta maximal sannolikhet uppskattningar av parametrarna för en multinomial distribution.
Experiments in Bayesian Recommendation
{'venue': 'AWIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}