Collaborative Filtering (CF) är ett populärt sätt att bygga rekommendationssystem och har framgångsrikt använts i många applikationer. I allmänhet har två typer av metoder för CF, de lokala grannskapsmetoderna och de globala matrisfaktoriseringsmodellerna, studerats i stor utsträckning. Även om vissa tidigare undersökningar syftar till att kombinera de kompletterande fördelarna med båda tillvägagångssätten, är prestandan fortfarande begränsad på grund av den extrema sparsamheten i betygsdata. Därför är det nödvändigt att överväga mer information för att bättre återspegla användarens preferenser och objektets innehåll. Därför föreslår vi i detta dokument, genom att utnyttja extra märkningsdata, en ny enhetlig tvåstegs rekommendationsram, kallad neighborhood-aware Probabilistic Matrix Factorization (NHPMF). Specifikt använder vi först taggning data för att välja grannar till varje användare och varje objekt, sedan lägga till unika Gaussiska distributioner på varje användares (items) latent funktion vektor i matris factorization för att säkerställa liknande användare (poster) kommer att ha liknande latenta funktioner. Eftersom den föreslagna metoden effektivt kan utforska den externa datakällan (dvs. taggning av data) i en enhetlig probabilistisk modell, leder den till mer exakta rekommendationer. Omfattande experimentella resultat på två verkliga datauppsättningar visar att vår NHPMF-modell överträffar de senaste metoderna.
Wu och Al. REF byggde en tvåstegs rekommendationsram, kallad NHPMF, genom att använda taggningsdata för att välja grannar till varje användare och varje objekt.
Leveraging tagging for neighborhood-aware probabilistic matrix factorization
{'venue': "CIKM '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}