Sociala rekommendationssystem utnyttjar användarnas sociala relationer för att förbättra rekommendationens noggrannhet. Intuitivt tenderar en användare att lita på olika undergrupper av sina sociala vänner, när det gäller olika scenarier. Den största utmaningen med den sociala rekommendationen är därför att utnyttja det optimala sociala beroendet mellan användarna för en specifik rekommendationsuppgift. I detta dokument föreslår vi en ny rekommendationsmetod, kallad probabilistic relational relational matris factorization (PRMF), som syftar till att lära sig det optimala sociala beroendet mellan användare för att förbättra rekommendationens noggrannhet, med eller utan användares sociala relationer. I synnerhet, i PRMF, antas de latenta egenskaperna hos användare följa en matris variat normal (MVN) distribution. Det positiva och negativa beroendet mellan användare modelleras av radprecisionsmatrisen i MVN-distributionen. Dessutom har vi också föreslagit en effektiv alternerande algoritm för att lösa optimeringsproblemet med PRMF. De experimentella resultaten av verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna PRMF-metoden överträffar de senaste sociala rekommendationerna, i termer av grundläggande kvadratfel (RMSE) och absolut fel (MAE).
Liu m.fl. REF föreslog en ny social rekommendationsmetod, nämligen Probabilistic Relational Matrix Factorization (PRMF), som syftar till att lära sig det optimala sociala beroendet mellan användare för att förbättra rekommendationens noggrannhet.
Learning Optimal Social Dependency for Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}