Användarens inställningar ändras över tid och att fånga sådana förändringar är viktigt för att utveckla korrekta recommender-system. Trots dess betydelse har endast ett fåtal arbeten inom filtreringssamarbete tagit upp denna fråga. I det här dokumentet överväger vi att utveckla preferenser och vi modellerar användardynamiken genom att introducera och lära oss en övergångsmatris för varje användares latenta vektorer mellan på varandra följande tidsfönster. Intuitivt, övergångsmatrisen för en användare sammanfattar den tidsinvarianta mönstret av utvecklingen för användaren. Vi utvidgar först den konventionella probabilistiska matris factorizationen och förbättrar sedan denna lösning genom dess helt Bayesian modell. Dessa lösningar drar nytta av modellen komplexitet och skalbarhet av konventionell Bayesian matris factorization, men anpassar sig dynamiskt till användarens föränderliga preferenser. Vi utvärderar dessa lösningars effektivitet genom empiriska studier på sex storskaliga realtidsdatamängder.
Ett annat modelleringssystem för användarpreferenser presenteras i REF, där en latent övergångsmatris används för att sammanfatta de föränderliga preferenserna för varje användare.
Latent factor transition for dynamic collaborative filtering
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}