Sammanhangsmedvetna rekommendationsalgoritmer fokuserar på att förfina rekommendationer genom att överväga ytterligare information, tillgänglig för systemet. Detta ämne har fått mycket uppmärksamhet på senare tid. Bland annat föreslogs flera factorization metoder för att lösa problemet, även om de flesta av dem antar explicit feedback som starkt begränsar deras verkliga tillämplighet. Medan dessa algoritmer tillämpar olika förlustfunktioner och optimeringsstrategier, är preferens modellering under kontext mindre utforskad på grund av bristen på verktyg som gör det möjligt att enkelt experimentera med olika modeller. Eftersom sammanhangsdimensioner införs utöver användare och objekt ökar utrymmet för möjliga preferensmodeller och vikten av korrekt modellering till stor del. I detta dokument föreslår vi en allmän faktoriseringsram (GFF), en enda flexibel algoritm som tar preferensmodellen som en ingång och beräknar latenta funktionsmatriser för indatadimensionerna. Med GFF kan vi enkelt experimentera med olika linjära modeller på alla sammanhangsmedvetna rekommendationer, oavsett om det är explicit eller implicit feedback baserad. Skalningsegenskaperna gör den användbar även under verkliga förhållanden. Vi demonstrerar ramens potential genom att utforska olika preferensmodeller på ett 4-dimensionellt sammanhang-medvetet problem med sammanhang som är tillgängliga för nästan alla verkliga livsdataset. Vi visar i våra experiment-performed på fem verkliga livet, implicita feedback dataset-att rätt preferens modellering signifikant Ansvarsfulla redaktörer: Allmän faktorisering ram för kontext-medveten... 343 ökar rekommendation noggrannhet, och tidigare oanvända modeller överträffar de traditionella. Nya modeller i GFF överträffar också toppmoderna faktoriseringsalgoritmer. Vi utökar också metoden för att vara helt kompatibel med den multidimensionella datarymdsmodellen, en av de mest omfattande datamodellerna av kontextberikade data. Utökad GFF gör det möjligt att sömlöst införliva information i faktoriseringsramen bortom sammanhang, som objektmetadata, sociala nätverk, sessionsinformation, etc. Preliminära experiment visar stor potential av denna förmåga.
Hidasi och Tikk REF föreslog en allmän faktoriseringsram (GFF), en enda flexibel algoritm som tog preferensmodellen som en ingång och beräknade latent funktionsmatris för ingångsdimensionerna.
General factorization framework for context-aware recommendations
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}