Feature-baserade matris factorization tekniker såsom Factorization Machines (FM) har visat sig uppnå imponerande noggrannhet för bedömningen förutsägelse uppgift. De flesta vanliga rekommendationsscenarier är dock formulerade som ett top-N objekt ranking problem med implicit feedback (t.ex. klick, inköp) snarare än explicita betyg. För att ta itu med detta problem, med både implicit feedback och funktionsinformation, föreslår vi en funktionsbaserad samarbetshöjande rekommendation som heter BoostFM, som integrerar boosting i faktoriseringsmodeller under processen för objektrankning. BoostFM är ett adaptivt förstärkande ramverk som linjärt kombinerar flera homogena komponentrekommendatorer, som vid upprepade tillfällen konstrueras på grundval av den individuella FM-modellen genom ett omviktningssystem. Två sätt föreslås för att effektivt träna komponentrekommendationerna från både parvis och listvis Learning-to-Rank (L2R). Egenskaperna hos vår föreslagna metod studeras empiriskt på tre verkliga datauppsättningar. De experimentella resultaten visar att BoostFM överträffar ett antal state-of-the-art metoder för top-N rekommendation.
Referensreferensreferensen föreslog en samarbetsrekommendation, BoostFM, som kallades en adaptiv förbättringsram, och integrerade förstärkningen i faktoriseringsmodellen i processen för sortering av objekt.
BoostFM: Boosted Factorization Machines for Top-N Feature-based Recommendation
{'venue': "IUI '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}