Samverkansfiltrering är en effektiv rekommendationsmetod där en användares preferens på ett objekt förutses baserat på preferenser från andra användare med liknande intressen. En stor utmaning i att använda samarbetsfiltrering metoder är data gleshet problem som ofta uppstår eftersom varje användare vanligtvis bara betygsätter mycket få poster och därmed betygsmatrisen är extremt gles. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att överväga flera samverkande filtreringsuppgifter inom olika områden samtidigt och utnyttja relationerna mellan domäner. Vi hänvisar till det som en multi-domän samarbete filtrering (MCF) problem. För att lösa MCF-problemet föreslår vi ett probabilistiskt ramverk som använder probabilistisk matrisfaktorisering för att modellera klassificeringsproblemet inom varje område och gör det möjligt att anpassa kunskapen till olika domäner genom att automatiskt lära sig korrelationen mellan domäner. Vi introducerar också länkfunktionen för olika domäner för att korrigera deras fördomar. Experiment som genomförs i flera tillämpningar i verkligheten visar hur effektiva våra metoder är i jämförelse med vissa representativa metoder.
Multi-domain Collaborative Filtering REF förlänger probabilistisk matris factorization för att lära sig en korrelation.
Multi-Domain Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}