Avancerade och effektiva samarbetsfiltreringsmetoder baserade på explicit återkoppling förutsätter att okända betyg inte följer samma modell som de observerade (som inte saknas slumpmässigt). I detta arbete bygger vi på detta antagande, och introducerar en ny dynamisk matris factorization ram som gör det möjligt att ange en explicit prior på okända värden. När nya betyg, användare eller objekt kommer in i systemet, kan vi uppdatera faktoriseringen i tid oberoende av storleken på data (antal användare, objekt och betyg). Därför kan vi snabbt rekommendera objekt även till mycket nya användare. Vi testar våra metoder på tre stora dataset, inklusive två mycket glesa, i statiska och dynamiska förhållanden. I varje fall, vi överträffar state-of-the-art matris factorization metoder som inte använder en tidigare på okända betyg.
Nyligen, i REF en ny dynamisk matris factorization ram som gör det möjligt att ange en explicit tidigare på okända värden införs.
Dynamic Matrix Factorization with Priors on Unknown Values
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}