Samverkansfiltrering är ett viktigt ämne inom datautvinning och har i stor utsträckning använts i rekommendationssystem. I detta dokument föreslog vi en enhetlig modell för samarbetsfiltrering baserad på grafen regulariserad viktad icke-negativ matris factorization. I vår modell är två grafer konstruerade på användare och objekt, som utnyttjar den interna informationen (t.ex. information om kvarteret i matrisen för användarobjekt) och extern information (t.ex. innehållsinformation såsom användarens yrke och objektets genre, eller annan typ av kunskap såsom socialt förtroendenätverk). Den föreslagna metoden ärver inte bara fördelarna med modellbaserad metod, utan äger också fördelarna med minnesbaserad metod som beaktar granninformationen. Dessutom har den möjlighet att använda innehållsinformation och all ytterligare information om användare, t.ex. socialt förtroendenätverk. På grund av användningen av dessa interna och externa uppgifter, kan den föreslagna metoden hitta mer tolkningsbara lågdimensionella representationer för användare och objekt, vilket är till hjälp för att förbättra rekommendationens noggrannhet. Experimentella resultat på referenssamverkansfiltreringsdata visar att de föreslagna metoderna överträffar toppmoderna samarbetsfiltreringsmetoder mycket.
Referensreferensreferensen föreslår en enhetlig modell för samverkansfiltrering baserad på grafens regulariserade icke-negativa matrisfaktorisering.
Collaborative Filtering: Weighted Nonnegative Matrix Factorization Incorporating User and Item Graphs
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}