Sociala rekommendationssystem utnyttjar användarnas sociala relationer för att förbättra rekommendationsnoggrannheten. Intuitivt tenderar en användare att lita på olika människor när det gäller olika scenarier. En av de största utmaningarna med den sociala rekommendationen är därför att utnyttja de lämpligaste beroendena mellan användarna för en viss rekommendationsuppgift. Tidigare sociala rekommendationsmetoder utvecklas vanligen baserat på i förväg definierade användarberoenden. De kanske därför inte är optimala för en specifik rekommendationsuppgift. I detta dokument föreslår vi en ny rekommendationsmetod, som heter probabilistic relational relational matris factorization (PRMF), som automatiskt kan lära sig beroenden mellan användare för att förbättra rekommendation noggrannhet. I PRMF antas användarnas latenta funktioner följa en matris variat normal (MVN) distribution. Både positiva och negativa användarberoenden kan modelleras med radprecisionsmatrisen i MVN-distributionen. Dessutom föreslår vi också en alternerande optimeringsalgoritm för att lösa optimeringsproblemet med PRMF. Omfattande experiment på fyra verkliga datauppsättningar har utförts för att visa den föreslagna PRMF-modellens effektivitet.
I REF introducerar författarna antagandet att användarnas latenta funktioner följer en matris variera normal distribution.
Learning User Dependencies for Recommendation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}