Rekommenderar system är en viktig del av många webbplatser. Två av de mest populära tillvägagångssätten är baserade på matris factorization (MF) och Markov kedjor (MC). MF metoder lära sig den allmänna smaken av en användare genom att faktorisera matrisen över observerade användarobjekt preferenser. Å andra sidan, MC metoder modellera sekventiellt beteende genom att lära sig en övergång graf över objekt som används för att förutsäga nästa åtgärd baserat på de senaste åtgärderna av en användare. I detta dokument presenterar vi en metod som för samman båda tillvägagångssätten. Vår metod är baserad på personliga övergångsdiagram över underliggande Markov kedjor. Det innebär för varje användare en egen övergångsmatris är inlärd - sålunda totalt metoden använder en övergångskub. Eftersom observationer för att uppskatta övergångarna vanligtvis är mycket begränsade, vår metod faktoriserar övergången kub med en parvis interaktion modell som är ett specialfall av Tucker Decomposition. Vi visar att vår faktoriserade personliga MC (FPMC) modell subsumerar både en gemensam Markov kedja och den normala matris factorization modell. För att lära sig modellparametrarna, introducerar vi en anpassning av Bayesian Personalized Ranking (BPR) ram för sekventiella korgdata. Empiriskt visar vi att vår FPMC-modell överträffar både den gemensamma matrisfaktoriseringen och den opersonliga MC-modellen både lärt med och utan faktorisering.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslog de faktoriserade personliga MC-modellerna.
Factorizing personalized Markov chains for next-basket recommendation
{'venue': "WWW '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}