کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6861284 | 1439243 | 2018 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Matrix factorization for recommendation with explicit and implicit feedback
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم ماتریس برای توصیه با بازخورد صریح و ضمنی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فیلتر کردن همگانی، تقسیم ماتریس احتمالی، همبستگی ماتریس، بازخورد مستقل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Matrix factorization (MF) methods have proven as efficient and scalable approaches for collaborative filtering problems. Numerous existing MF methods rely heavily on explicit feedback. Typically, these data types may be extremely sparse; therefore, these methods can perform poorly. In order to address these challenges, we propose a latent factor model based on probabilistic MF, by incorporating implicit feedback as complementary information. Specifically, the explicit and implicit feedback matrices are decomposed into a shared subspace simultaneously. Then, the latent factor vectors are jointly optimized using a gradient descent algorithm. The experimental results using the MovieLens datasets demonstrate that the proposed algorithm outperforms the baselines.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 158, 15 October 2018, Pages 109-117
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 158, 15 October 2018, Pages 109-117
نویسندگان
Shulong Chen, Yuxing Peng,