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 någon rating. För att ta itu med detta problem har man föreslagit aktiva inlärningsmetoder för att få dessa betyg från användarna, vilket kommer att vara till störst hjälp när det gäller att fastställa deras intressen. Den optimala aktiva inlärningen väljer en fråga som direkt optimerar det förväntade felet för testdata. Detta tillvägagångssätt är tillämpligt för förutsägelsemodeller där denna fråga kan besvaras i sluten form med tanke på att fördelningen av testdata är känd. Tyvärr finns det många uppgifter och modeller för vilka det optimala urvalet inte effektivt kan hittas i sluten form. Därför optimerar de flesta av de aktiva inlärningsmetoderna olika, icke-optimala kriterier, såsom osäkerhet. I detta dokument utnyttjar vi dock egenskaperna hos matrisfaktorisering, vilket leder till en sluten lösning och genom att inspireras av befintlig optimal aktiv inlärning för regressionsuppgiften, utveckla en metod som approximerar den optimala lösningen för rekommenderade system. Våra resultat visar att den föreslagna metoden förbättrar prediktionsnoggrannheten för MF.
Al REF genom att inspireras av befintlig optimal aktiv inlärning för regressionsuppgiften, utnyttjar egenskaperna hos matris factorization och utvecklar en metod som approximerar den optimala lösningen för recommender system.
Towards Optimal Active Learning for Matrix Factorization in Recommender Systems
{'venue': '2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'journal': '2011 IEEE 23rd International Conference on Tools with Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}