Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô hình tối ưu hóa cho gợi ý hợp tác sử dụng điều chỉnh dựa trên ma trận hiệp phương sai
Tóm tắt
Bài báo này đề xuất một mô hình tối ưu hóa điều chỉnh lồi nhằm tạo ra các gợi ý, vừa có khả năng thích ứng, nhanh chóng và mở rộng—trong khi vẫn cạnh tranh rất tốt với các phương pháp hiện đại về độ chính xác. Chúng tôi giới thiệu một điều chỉnh dựa trên ma trận hiệp phương sai sao cho mô hình tối thiểu hóa hai tiêu chuẩn nhằm đảm bảo rằng các gợi ý được cung cấp cho người dùng được dẫn dắt bởi cả sở thích của những người dùng khác trong hệ thống và sở thích đã biết của người dùng đang được xử lý. Mô hình có khả năng thích ứng vì (1) nó có thể được nhìn nhận từ cả góc độ người dùng và sản phẩm (cho phép chọn, tùy thuộc vào nhiệm vụ, việc thể hiện với ít biến quyết định hơn) và (2) nhiều ràng buộc tùy thuộc vào ngữ cảnh (và không chỉ dựa trên độ chính xác, mà còn dựa trên tính hữu ích của các gợi ý cá nhân hóa) có thể dễ dàng được thêm vào, như được trình bày trong bài báo này thông qua hai ví dụ. Vì điều chỉnh của chúng tôi dựa trên ma trận hiệp phương sai, bài báo này cũng mô tả cách cải thiện độ phức tạp tính toán và không gian bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích ma trận trong mô hình tối ưu hóa, dẫn đến một mô hình nhanh chóng và có khả năng mở rộng. Để minh họa tất cả những khái niệm này, các thí nghiệm đã được thực hiện trên bốn tập dữ liệu thực tế với kích thước khác nhau (tức là, FilmTrust, Ciao, MovieLens và Netflix) và những so sánh với các phương pháp hiện đại được cung cấp, cho thấy rằng phương pháp nhạy cảm với ngữ cảnh của chúng tôi rất cạnh tranh về độ chính xác.
Từ khóa
#tối ưu hóa điều chỉnh #gợi ý hợp tác #ma trận hiệp phương sai #phương pháp hiện đại #độ chính xácTài liệu tham khảo
Adomavicius G, Tuzhilin A (2005) Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. IEEE Trans Knowl Data Eng 17(6):734–749
Agarwal D, Chen BC, Elango P, Wang X (2011) Click shaping to optimize multiple objectives. In: Proceedings of the 17th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (KDD’11), pp 132–140
Armstrong J (2001) Principles of forecasting, a handbook for researchers and practitioners. Kluwer Academic, Norwell
Bennett J, Lanning S (2007) The Netflix prize. In: KDD Cup and Workshop in conjunction with KDD
Boyd S, Vandenberghe L (2004) Convex optimization. Cambridge University Press, Cambridge
Cremonesi P, Koren Y, Turrin R (2010) Performance of recommender algorithms on top-n recommendation tasks. In: Proceedings of the fourth ACM conference on recommender systems (RecSys ’10), pp 39–46
Devooght R, Kourtellis N, Mantrach A (2015) Dynamic matrix factorization with priors on unknown values. In: Proceedings of the 21th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, pp 189–198
Deza M, Deza E (2014) Encyclopedia of distances, 3rd edn. Springer, Heidelberg
Feldman S (2012) Multi-task averaging: theory and practice. PhD thesis, University of Washington
Fouss F, Francoisse K, Yen L, Pirotte A, Saerens M (2012) An experimental investigation of kernels on graphs for collaborative recommendation and semi-supervised classification. Neural Netw 31:53–72
Fouss F, Saerens M, Shimbo M (2016) Algorithms and models for network data and link analysis. Cambridge University Press, Cambridge
Gantner Z, Rendle S, Freudenthaler C, Schmidt-Thieme L (2011) MyMediaLite: a free recommender system library. In: Proceedings of the 5th ACM conference on recommender systems (RecSys 2011)
Gill PE, Murray W, Wright MH (1981) Practical optimization. Academic Press, London
Gillis N (2011) Nonnegative matrix factorization: complexity, algorithms and applications. PhD thesis, Université catholique de Louvain
Gillis N (2014) The why and how of nonnegative matrix factorization. In: Suykens JAK, Signoretto M, Argyriou A (eds) Regularization, optimization, kernels, and support vector machines. Chapman & Hall/CRC, Machine Learning and Pattern Recognition Series, pp 257–291
Gillis N, Glineur F (2012) Accelerated multiplicative updates and hierarchical Als algorithms for nonnegative matrix factorization. Neural Comput 24(4):1085–1105
Gu Q, Zhou J, Ding C (2010) Collaborative filtering: weighted nonnegative matrix factorization incorporating user and item graphs. In: Proceedings of the 2010 SIAM international conference on data mining, pp 199–210
Guo G, Zhang J, Yorke-Smith N (2013) A novel bayesian similarity measure for recommender systems. In: Proceedings of the 23rd international joint conference on artificial intelligence (IJCAI), pp 2619–2625
Herlocker J, Konstan J, Riedl J (2002) An empirical analysis of design choices in neighborhood-based collaborative filtering algorithms. Inf Retr 5:287–310
Hill W, Stead L, Rosenstein M, Furnas G (1995) Recommending and evaluating choices in a virtual community of use. In: Proceedings of ACM CHI’95 conference on human factors in computing systems, pp 194–201
Hsieh CJ, Olsen P (2014) Nuclear norm minimization via active subspace selection. In: Proceedings of the 31st international conference on machine learning (ICML-14), pp 575–583
Hu Y, Koren Y, Volinsky C (2008) Collaborative filtering for implicit feedback datasets. In: Proceedings of the Eighth IEEE international conference on data mining (ICDM), pp 263–272
Jambor T, Wang J (2010) Optimizing multiple objectives in collaborative filtering. In: Proceedings of the fourth ACM conference on recommender systems (RecSys ’10), pp 55–62
Järvelin K, Kekäläinen J (2002) Cumulated gain-based evaluation of ir techniques. ACM Trans Inf Syst 20(4):422–446
Johnson R, Wichern D (2002) Applied multivariate statistical analysis, 5th edn. Prentice Hall, Englewood Cliffs
Kannan R, Ishteva M, Park H (2012) Bounded matrix low rank approximation. In: Proceedings of the 12th IEEE international conference on data mining (ICDM), pp 319–328
Kim D, Yum BJ (2005) Collaborative filtering based on iterative principal component analysis. Expert Syst Appl 28(4):823–830
Koren Y (2008) Factorization meets the neighborhood: a multifaceted collaborative filtering model. In: Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (KDD’08), pp 426–434
Koren Y (2009) Collaborative filtering with temporal dynamics. In: Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (KDD ’09), pp 447–456
Koren Y, Bell R, Volinsky C (2009) Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer 42(8):30–37
Lilien G, Smith B, Moorthy K (1992) Marketing models. Prentice Hall, Englewood Cliffs
Lü L, Medo M, Yeung CH, Zhang YC, Zhang ZK, Zhou T (2012) Recommender systems. Phys Rep 519:1–49
Luo X, Zhou M, Xia Y, Zhu Q (2014) An efficient non-negative matrix-factorization-based approach to collaborative filtering for recommender systems. IEEE Trans Ind Inf 10(2):1273–1284
Murthi B, Sarkar S (2003) The role of the management sciences in research on personalization. Manag Sci 49(10):1344–1362
Ning X, Karypis G (2011) SLIM: sparse linear methods for top-n recommender systems. In: Proceedings of the IEEE international conference on data mining (ICDM), pp 497–506
Ning X, Desrosiers C, Karypis G (2015) A comprehensive survey of neighborhood-based recommendation methods. Springer, Heidelberg, pp 37–76
Paterek A (2007) Improving regularized singular value decomposition for collaborative filtering. In: Proceedings of KDD cup and workshop, pp 39–42
Rao N, Yu H-F, Ravikumar P, Dhillon IS (2015) Collaborative filtering with graph information: consistency and scalable methods. In: Cortes C, Lee DD, Sugiyama M, Garnett R (eds) Proceedings of the 28th international conference on neural information processing systems, vol 2, MIT Press, Cambridge, MA, pp 2107–2115
Rendle S, Freudenthaler C, Gantner Z, Schmidt-Thieme L (2009) BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback. In: Proceedings of the twenty-fifth conference on uncertainty in artificial intelligence (AUAI), pp 452–461
Resnick P, Neophytos I, Mitesh S, Bergstrom P, Riedl J (1994) GroupLens: an open architecture for collaborative filtering of netnews. In: Proceedings of the conference on computer supported cooperative work, pp 175–186
Rich E (1979) User modeling via stereotypes. Cogn Sci 3(4):329–354
Rodriguez M, Posse C, Zhang E (2012) Multiple objective optimization in recommender systems. In: Proceedings of the Sixth ACM conference on recommender systems (RecSys ’12), pp 11–18
Salakhutdinov R, Mnih A (2008) Bayesian probabilistic matrix factorization using Markov chain Monte Carlo. In: Proceedings of the 25th international conference on machine learning (ICML ’08), pp 880–887
Salton G (1989) Automatic text processing. Addison-Wesley, Reading
Shan H, Banerjee A (2010) Generalized probabilistic matrix factorizations for collaborative filtering. In: Proceedings of the 10th IEEE international conference on data mining (ICDM), pp 1025–1030
Shani G, Gunawardana A (2011) Evaluating recommendation systems. In: Ricci F, Rokach L, Shapira B, Kantor P (eds) Recommender systems handbook. Springer, Boston, MA, pp 257–297
Shardanand U, Maes P (1995) Social information filtering: algorithms for automating ’word of mouth’. In: Proceedings of the conference on human factors in computing systems, pp 210–217
Smola AJ, Kondor R (2003) Kernels and regularization on graphs. Learning theory and kernel machines, vol 2777. Lecture notes in computer science. Springer, Berlin, pp 144–158
Tang J, Gao H, Liu H (2012) mTrust: discerning multi-faceted trust in a connected world. In: Proceedings of the fifth ACM international conference on web search and data mining, pp 93–102
Yu K, Zhu S, Lafferty J, Gong Y (2009) Fast nonparametric matrix factorization for large-scale collaborative filtering. In: Proceedings of the 32nd international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval (SIGIR ’09), pp 211–218
Zhang S, Wang W, Ford J, Makedon F (2006) Learning from incomplete ratings using non-negative matrix factorization. In: Proceedings of the 2006 SIAM international conference on data mining, pp 549–553
Zhang Y, Chen W, Yin Z (2013) Collaborative filtering with social regularization for TV program recommendation. Knowl Based Syst 54:310–317