Samverkansfiltrering syftar till att förutsäga en användares intresse för ett visst objekt baserat på en samling användarprofiler. Denna artikel ser samverkansfiltrering som ett problem som i hög grad är relaterat till informationssökning, genom att dra en analogi mellan begreppen användare och objekt i rekommendationssystem och frågor och dokument i textsökning. Vi presenterar ett probabilistiskt ramverk för användar-till-objekt-relevans som introducerar begreppet relevans i det relaterade problemet med samarbetsfiltrering. Tre olika modeller härleds, nämligen en användarbaserad, en objektbaserad och en enhetlig relevansmodell, och vi uppskattar deras bedömningsprognoser från tre källor: användarens egna betyg för olika objekt, andra användares betyg för samma objekt, och betyg från olika men liknande användare för andra men liknande poster. För att minska datatätheten vid uppskattning av sannolikhetstäthetsfunktionen hos relevansvariabeln använder vi den icke-parametriska (data-driven) densitetsuppskattningsteknik som kallas Parzen-fönstermetoden (eller kärnbaserad densitetsuppskattning). Med hjälp av en Gaussian fönsterfunktion, skulle likheten mellan användare och / eller objekt, dock vara baserad på Euclidean avstånd. Eftersom den samverkande filtreringslitteraturen har rapporterat förbättrad förutsägelsenoggrannhet när cosinuslikviditet används, generaliserar vi Parzen-fönstermetoden genom att introducera en projektionskärna. Befintliga användarbaserade och objektbaserade tillvägagångssätt motsvarar två förenklade momentiationer i vårt ramverk. Användarbaserade och objektbaserade samarbetsfiltreringar representerar endast en partiell bild av prognosproblemet, där den enhetliga relevansmodellen sammanför dessa partiella vyer Detta arbete gjordes när J. Wang var med Institutionen för Mediematik, Delft University of Technology. Författarens adress: J. Wang Adastral Park Campus, University College London, Ross Building, Adastral Park, Martlesham Health, Ipswich Suffolk, IP5 3RE, UK; e-post: j.wang@adastral. ucl.ac.uk; A. P. de Vries, CWI, PO Box 94079, NL-1090 GB Amsterdam, Nederländerna; e-post: arjen@acm.org; M. J. T. Reinders, Institutionen för mediematik, Delft University of Technology, Elektrotechn., Wisk. och Information., Rum HB 11.300, Mekelweg 4, 2628CD Delft, Nederländerna; e-post: j.t.reinders@tudelft.nl. Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift under förutsättning att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller direkt kommersiell fördel och att kopior visar detta meddelande på första sidan eller första skärmen av en skärm tillsammans med den fullständiga citering. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar, för att omfördela till listor, eller för att använda någon komponent i detta verk i andra verk krävs förhandsgodkännande och/eller avgift. Tillstånd kan begäras från publikationsavdelningen., ACM, Inc., 2 Penn Plaza, Suite 701, New York, NY 10121-0701, USA, fax +1 (212) Wang, J., de Vries, A. P., och Reiders, M. J. T. 2008. Enhetliga relevanta modeller för bedömningsprognoser i samverkansfiltrering.
I detta arbete, tillsammans med REF, presenterade författarna en probabilistisk relevansram, där tre modeller härleds: en baserad på användare, en annan baserad på objekt, och en enhetlig relevansmodell.
Unified relevance models for rating prediction in collaborative filtering
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}