Latent faktor modeller och beslut träd baserade modeller används i stor utsträckning i uppgifter som förutsägelse, rankning och rekommendation. Latentfaktormodeller har fördelen av att tolka kategoriska drag genom en lågdimensionell representation, medan en sådan tolkning inte naturligt passar numeriska drag. Däremot har beslut trädbaserade modeller fördelen att fånga icke-linjära interaktioner mellan numeriska funktioner, medan deras förmåga att hantera kategoriska funktioner begränsas av kardinaliteten hos dessa funktioner. Eftersom vi i verkliga tillämpningar vanligtvis har både rikliga numeriska funktioner och kategoriska funktioner med stor kardinalitet (t.ex. geolokaliseringar, ID, taggar etc.), vi utformar en ny modell, kallas GB-CENT, som utnyttjar latent faktor inbäddning och trädkomponenter för att uppnå fördelarna med båda samtidigt undvika deras demeriter. Med två verkliga datamängder visar vi att GB-CENT kan effektivt (dvs. snabbt och exakt) uppnå bättre noggrannhet än toppmodern matris factorization, beslut trädbaserade modeller och deras ensemble.
GB-CENT föreslås i REF består av inbäddning och trädkomponenter för att uppnå fördelarna med båda modellerna.
GB-CENT: Gradient Boosted Categorical Embedding and Numerical Trees
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}