Samverkansfiltrering är en viktig teknik för rekommendationer. Även om det upprepade gånger har visat sig vara effektivt i tidigare arbete, är dess prestanda fortfarande otillfredsställande i många verkliga tillämpningar, särskilt de där objekten eller användarna är mycket olika. I den här artikeln utforskar vi ett ensemblebaserat ramverk för att förbättra en rekommendations förmåga att hantera olika data. Specifikt formulerar vi en probabilistisk modell som integrerar objekten, användarna, samt sambanden mellan dem i en generativ process. Utöver denna formulering, vi vidare härleda en progressiv algoritm för att konstruera en ensemble av samverkande filter. I varje iteration härrör ett nytt filter från omviktade poster och ingår i ensemblen. Det är värt att notera att även om den algoritmiska proceduren för vår algoritm uppenbarligen liknar att öka, är det härledd från en väsentligen annorlunda formulering och därmed skiljer sig i flera viktiga tekniska aspekter. Vi testade den föreslagna metoden på tre stora datauppsättningar, och observerade betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken, inklusive L2Boost, en effektiv metod som bygger på att öka.
De mest betydelsefulla verken i detta ämne är: En probabilistisk modell REF som integrerar objekten, användarna, samt sambanden mellan dem i en generativ process.
Probabilistic Ensemble of Collaborative Filters
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}