Samverkansfiltrering syftar till att lära prediktiva modeller av användarpreferenser, intressen eller beteende från communitydata, det vill säga en databas över tillgängliga användarpreferenser. I den här artikeln beskriver vi en ny familj av modellbaserade algoritmer utformade för denna uppgift. Dessa algoritmer bygger på en statistisk modelleringsteknik som introducerar latenta klassvariabler i en blandningsmodellinställning för att upptäcka användargrupper och prototypiska intresseprofiler. Vi undersöker flera varianter för att hantera diskreta och kontinuerliga responsvariabler samt olika objektiva funktioner. De viktigaste fördelarna med denna teknik jämfört med vanliga minnesbaserade metoder är högre noggrannhet, konstant tidsförutsägelse och en explicit och kompakt modellrepresentation. Den senare kan också användas för att mina för användare communitites. Den experimentella utvärderingen visar att man kan uppnå betydande förbättringar i fråga om tillit till befintliga metoder och publicerade resultat.
Hofmann m.fl. REF introducerar latenta klassvariabler för att upptäcka användargrupper och prototypiska intresseprofiler.
Latent semantic models for collaborative filtering
{'venue': 'TOIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}