Att rekommendera produkter till användare innebär att uppskatta sina preferenser för vissa objekt framför andra. Detta kan antingen vara ett problem med att uppskatta den värdering som varje användare kommer att ge till varje objekt, eller som ett problem med att uppskatta användarnas relativa preferenser i form av en rankning. Även om samarbete-filtrering metoder kan användas för att identifiera användare som betygsätta och ranka produkter på samma sätt, en annan källa till data som informerar oss om användarnas preferenser är deras uppsättning av sociala anslutningar. Både rating- och rankningsbaserade paradigm är viktiga i verkliga rekommendationsinställningar, även om rankningar är särskilt viktiga i miljöer där explicit återkoppling i form av ett numeriskt betyg kanske inte är tillgänglig. Även om många befintliga verk har studerat hur sociala kontakter kan användas för att bygga bättre modeller för bedömningsprognoser, har få använt sociala kopplingar som ett sätt att få fram mer exakta rankingbaserade modeller. Att använda sociala anslutningar för att bättre uppskatta användarnas rankning av produkter är den uppgift vi anser i detta dokument. Vi utvecklar en modell, SBPR (Social Bayesian Personalized Ranking), baserad på den enkla observationen att användare tenderar att tilldela högre led till objekt som deras vänner föredrar. Vi utför experiment på fyra verkliga rekommendationsdata, och visar att SBPR överträffar alternativ i rankningsförutsägelse både i varm- och kallstartsinställningar.
SBPR-modellen föreslås i parvis BPR-modellen med antagandet att användarna tenderar att tilldela högre betyg till de objekt som deras vänner föredrar REF.
Leveraging Social Connections to Improve Personalized Ranking for Collaborative Filtering
{'venue': "CIKM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}