Ett av de mest utmanande problemen i recommender-system baserade på konceptet cooperationfiltrering (CF) är data sparseness, dvs. begränsad användarpreferensdata är tillgänglig för att ge rekommendationer. Cross-domain cooperation filtering (CDCF) har studerats som en effektiv mekanism för att lindra data gleshet av en domän genom att överföra kunskap om användarnas preferenser från andra domäner. Det finns dock två nyckelfrågor som måste tas upp för att göra en CDCF-strategi framgångsrik: a) vilka gemensamma egenskaper som kan användas för att upprätta en koppling mellan olika domäner och b) hur man på ett effektivt och ändamålsenligt sätt kan dra nytta av en sådan länk. I detta dokument föreslår vi en ny algoritm, Generalized Tag-inducerade Cross-domain Collaborative Filtering (GTAGCDCF), som utnyttjar användarrelaterade taggar som gemensamma egenskaper för att länka olika rekommendationsdomäner tillsammans. GTagCDCF, som formulerats ur probabilistisk synvinkel, tar hänsyn till alla användarrelationer, användar-tagg-relationer och post-tag-relationer från olika domäner, vilket resulterar i en avsevärt utökad kollektiv matris factorization ram, där de gemensamma taggarna tar rollen att effektivt överföra kunskap mellan olika domäner. GTagCDCF anses också vara effektivt, eftersom dess komplexitet är linjär i antalet observerade relationer mellan användare, objekt och taggar från alla domäner. Med hjälp av offentligt tillgängliga CF-datauppsättningar för att representera tre korsdomänfall, dvs. två huvudärenden och ett tredomänfall, visar vi experimentellt att GTagCDCF väsentligt överträffar flera toppmoderna singeldomäner och korsdomäner CF-baserade rekommendationsstrategier. GTagCDCF har också visat sig vara effektivt för heterogena korsdomäner, där olika domäner kännetecknas av olika typer av användarpreferenser. Dessutom ledde vår undersökning av effekten av användarens märkningsbeteende på GTagCDCF till slutsatsen att användare redan kan dra nytta av GTagCDCF om de bara delar några vanliga taggar. Slutligen validerar vi GTagCDCF:s robusthet med avseende på datamängdernas omfattning och antalet domäner, baserat på ett tredomänexperiment.
Shi och Al. REF föreslog en generaliserad taggframkallad samarbetsfiltreringsmodell för att utnyttja användarrelaterade taggar som gemensamma egenskaper för att länka samman olika domäner och överföra kunskap mellan olika domäner.
Generalized Tag-induced Cross-Domain Collaborative Filtering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}