Abstract-Recommender system hjälper webbanvändare att hantera överbelastning av information. Deras resultat beror dock på antalet kreditbetyg som tillhandahålls av användarna. Detta problem förstärks för en ny användare eftersom han/hon inte har tillhandahållit några betyg. I detta dokument anser vi att det nya användarproblemet är ett optimeringsproblem och föreslår en icke-myopisk aktiv inlärningsmetod för att välja objekt som ska frågas ut från den nya användaren. Den föreslagna metoden är baserad på Matrix Factorization (MF) som är en stark förutsägelse modell för rekommenderade system. För det första utforskar den föreslagna metoden det latenta utrymmet för att komma närmare de optimala nya användarparametrarna. Sedan utnyttjar den de inlärda parametrarna och justerar dem något. Resultaten visar att MF-metoden förutom att förbättra rekommendationens exakthet också resulterar i drastiskt minskade väntetider för användaren, dvs. den tid som användarna väntar innan de ställs en ny fråga. Därför är det ett idealiskt val för att använda aktivt lärande i verkliga tillämpningar av rekommenderade system.
Karimi m.fl. al REF utvecklade ett icke-myopiskt aktivt lärande som uttryckligen utnyttjar uppdateringsförfarandet för MF-modellen.
Non-myopic active learning for recommender systems based on Matrix Factorization
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Information Reuse & Integration', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Information Reuse & Integration', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}