Rekommendationssystem föreslår objekt baserade på användarnas preferenser. Samverkansfiltrering är ett populärt tillvägagångssätt där rekommendationer baseras på systemets betygshistorik. En av de mest exakta och skalbara samverkande filtreringsalgoritmerna är matrisfaktorisering, som baseras på en latent faktormodell. Vi föreslår en ny Euclidean inbäddningsmetod som en alternativ latent faktormodell för att implementera samarbetsfiltrering. I denna metod är användare och objekt inbäddade i ett enhetligt Euclidean utrymme där avståndet mellan en användare och ett objekt är omvänt proportionellt mot betygen. Denna modell är jämförbar med matris factorization i termer av både skalbarhet och noggrannhet samtidigt som den ger flera fördelar. Först, resultatet av Euclidean inbäddning är mer intuitivt förståeligt för människor, tillåter användbara visualiseringar. För det andra, kvartersstrukturen i den enhetliga Euclidean utrymme tillåter mycket effektiva rekommendationer frågor. Slutligen underlättar metoden implementeringskrav online, t.ex. kartläggning av nya användare eller objekt i en befintlig modell. Våra experimentella resultat bekräftar dessa fördelar och visar att samverkansfiltrering via Euclidean inbäddning är ett lovande tillvägagångssätt för online rekommenderar system.
Fördelarna med samarbetsfiltrering via Euclidean Embedding diskuteras också i REF.
Collaborative filtering via euclidean embedding
{'venue': "RecSys '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}