Matrix factorization från ett litet antal observerade poster har nyligen samlat mycket uppmärksamhet som den viktigaste ingrediensen i framgångsrika rekommendationssystem. Ett olöst problem på detta område är hur man anpassar nuvarande metoder för att hantera ändrade användarinställningar över tid. De förslag som nyligen lagts fram för att ta itu med denna fråga är av heuristisk karaktär och utnyttjar inte problemets tidsberoende struktur fullt ut. Som en principiell och allmän temporal formulering föreslår vi en dynamisk rymdmodell av matrisfaktorisering. Vårt förslag bygger på probabilistisk matris factorization, en Bayesian modell med Gaussian tidigare. Vi utnyttjar resultaten i tillståndsspårning, d.v.s. Kalmanfiltret, för att ge korrekta rekommendationer i närvaro av både process- och mätbuller. Vi visar hur systemparametrar kan läras genom förväntan-maximering och ger jämförelser med aktuella publicerade tekniker.
REF byggde en dynamisk rymdmodell på probabilistisk matrisfaktorisering för att spåra den tidsmässiga dynamiken hos användarens latenta faktor.
Dynamic matrix factorization: A state space approach
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}