Vi föreslår en enhetlig minimax-entropimetod för användarpreferensmodellering med flerdimensionell kunskap. Vårt tillvägagångssätt ger en diskriminerande inlärning protokoll som kan samtidigt a) utnyttja explicit mänsklig kunskap, som kodas som explicita funktioner, och b) modellera de mer tvetydiga dolda avsikt, som kodas som latenta funktioner. En latent funktion kan snidas av någon parametrisk form, som gör det möjligt att tillgodose godtyckliga underliggande antaganden. Vi presenterar vår strategi i scenariot check-in preferens lärande och visar att det kan modellera användarens preferenser på ett optimerat sätt. Check-in preferens är en grundläggande komponent i Pointof-Interest (POI) förutsägelse och rekommendation. En användares incheckning kan påverkas vid flera dimensioner, såsom den specifika tiden, populariteten av platsen, hans / hennes kategori och geografiska preferenser, etc. Med de geografiska preferenserna modellerade som latenta funktioner och resten som explicita funktioner, ger vår strategi en djup förståelse för användarnas tidsvariationer jämfört med olika POIs, samt en rimlig representation av de dolda geografiska klusteren på ett gemensamt sätt. Experimentella resultat baserade på uppgiften för POI förutsägelse/rekommendation med två verkliga checkin dataset visar att vårt tillvägagångssätt kan exakt modellera check-in preferenser och avsevärt överträffar de state-of-art modeller.
Wang m.fl. föreslog en enda enhetlig minimax entropi strategi med flerdimensionella funktioner för enskilda POI (punkt av intresse) förutsägelse REF.
Modeling Check-in Preferences with Multidimensional Knowledge: A Minimax Entropy Approach
{'venue': "WSDM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}