Samarbetande ltering är en eektiv rekommendation teknik där i föredrar av en individ kan potentiellt förutsägas baserat på preferenser av andra medlemmar. Tidiga algoritmer förlitade sig ofta på den starka lokaliseringen i preferensdata, det vill säga, det räcker att förutsäga föredrar av en användare på en viss post baserat på en liten delmängd av andra användare med liknande smaker eller av andra objekt med liknande egenskaper. På senare tid har metoder för att minska dimensionelliteten visat sig vara lika konkurrenskraftiga, och dessa bygger snarare på samverkansmönster än lokalitet. Detta papper utforskar och utvidgar en probabilistisk modell som kallas Boltzmann Machine för samarbete ltering uppgifter. Den integrerar sömlöst både likheten och kooccurence på ett principfast sätt. I synnerhet studerar vi parameteriseringsalternativ för att hantera den normala karaktären av preferenser, och föreslår en gemensam modellering av både användar- och objektbaserade processer. Experiment på måttliga och storskaliga filmrekommendationer visar att vårt ramverk konkurrerar med befintliga välkända metoder.
Arbetet utvidgades senare till att omfatta modellering av klassificeringarna Ref.
Ordinal Boltzmann Machines for Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}