Metrisk inlärningsalgoritmer producerar avståndsmått som fångar de viktiga sambanden mellan data. I detta arbete studerar vi sambandet mellan metrisk inlärning och samarbetsfiltrering. Vi föreslår Collaborative Metric Learning (KML) som lär sig ett gemensamt metriska utrymme för att koda inte bara användarnas preferenser utan också användaren-användaren och objektitet likhet. Den föreslagna algoritmen överträffar toppmoderna samarbetande filtreringsalgoritmer på ett brett spektrum av rekommendationsuppgifter och avslöjar det underliggande spektrumet av användarnas finkorniga preferenser. KML uppnår också betydande hastigheter för Top-K rekommendationer med hjälp av off-the-shälf, ungefär närmaste granne sökning, med försumbar noggrannhet minskning.
Samarbete metrisk inlärning (KML) REF är en sådan metod som generaliserar metrisk inlärning till samarbetsfiltrering.
Collaborative Metric Learning
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}