Vi föreslår en ny statistisk metod för att förutsäga storskaliga dyadiska responsvariabler i närvaro av kovariatinformation. Vårt tillvägagångssätt innefattar samtidigt effekten av kovariater och uppskattar lokal struktur som induceras av interaktioner mellan dynaderna genom en diskret latent faktormodell. De upptäckta latenta faktorerna ger en prediktiv modell som är både korrekt och tolkningsbar. Vi illustrerar vår metod genom att arbeta i en ram av generaliserade linjära modeller, som inkluderar vanliga regressionstekniker som linjär regression, logistisk regression och Poisson regression som specialfall. Vi tillhandahåller även skalbara generaliserade EM-baserade algoritmer för modellmontering med både "hårda" och "mjuka" klusteruppdrag. Vi visar hur allmänt och effektivt vårt tillvägagångssätt är genom storskaliga simuleringsstudier och analys av dataset som erhållits från vissa verkliga filmrekommendationer och internetreklamapplikationer.
Agarwal m.fl. I REF föreslogs modellen Prediktive Discrete Latent Factor (PDLF) för att förutsäga storskaliga dyadiska responsvariabler.
Predictive discrete latent factor models for large scale dyadic data
{'venue': "KDD '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}