Công nghệ tiên tiến trong lọc cộng tác


13

Tôi đang làm việc trên một dự án để lọc cộng tác (CF), tức là hoàn thành một ma trận được quan sát một phần hoặc nói chung là tenxơ. Tôi là người mới tham gia vào lĩnh vực này và cuối cùng, đối với dự án này, tôi phải so sánh phương pháp của chúng tôi với các phương pháp nổi tiếng khác mà ngày nay, các phương pháp được đề xuất được so sánh với chúng, cụ thể là hiện đại trong CF.

Tìm kiếm của tôi tiết lộ các phương pháp sau. Thật vậy, tôi đã bắt gặp họ bằng cách xem một số bài báo và tài liệu tham khảo của họ, hoặc bằng cách xem phần thí nghiệm khi họ so sánh. Tôi sẽ rất vui khi biết một phương pháp mới được đề xuất và để so sánh với SoTA, phương pháp nào sau đây sẽ là một lựa chọn tốt để làm như vậy? Nếu không phải trong số họ, tôi sẽ rất vui khi biết một đại diện tốt.

Dựa trên ma trận hóa:

  1. Xấp xỉ thứ hạng thấp có trọng số (ICML 2003)
  2. Mô hình hóa hồ sơ xếp hạng người dùng để lọc cộng tác (NIPS 2003)
  3. Mô hình nhiều yếu tố nhân cho lọc cộng tác (ICML 2004)
  4. Hệ số ma trận ký quỹ tối đa nhanh cho dự đoán hợp tác (ICML 2005)
  5. Hệ số ma trận xác suất (NIPS 2007)
  6. Hệ số ma trận xác suất Bayes (ICML 2008)
  7. Các mô hình nhân tố tiềm ẩn dựa trên hồi quy (KDD 2009)
  8. Hệ số ma trận phi tuyến tính với các quy trình Gaussian (ICML 2009)
  9. Hệ số phân tích động (Hội nghị ACM trên các hệ thống đề xuất 2015)

Dựa trên hệ số nhân:

  1. Kết hợp thông tin theo ngữ cảnh trong các hệ thống đề xuất sử dụng phương pháp tiếp cận đa chiều (Giao dịch ACM trên hệ thống thông tin (TOIS) 2005)
  2. Bayesian Factoristic Factorization (SIAM Data Mining 2010)
  3. Hoàn thành cấp bậc thấp bằng tối ưu hóa Riemannian (BIT Numerical Math 54.2 (2014))

1
Một tenor cho dữ liệu liên tục? Dữ liệu hỗn hợp? Dữ liệu phân loại? Vì bạn không nói, có lẽ chúng ta có thể giả định liên tục. Hồi quy kéo căng Bayes của David Dunson là một cách tiếp cận cho các bảng dự phòng tenor có thể cung cấp một số hiểu biết hoặc hướng dẫn - nhưng đó không phải là một cách tiếp cận RS. researchgate.net/publication/... Ngoài ra, hãy kiểm tra các giấy tờ trên trang web của mình tại Duke U.
Mike Hunter

1
Bạn cũng có thể xem xét nhân tố ma trận không âm (NMF).
diadochos

Danh sách của bạn có vẻ hợp lý, tôi cũng sẽ thêm các phương pháp dựa trên các mạng thần kinh. Có một bài khảo sát là một nơi tốt để bắt đầu: arxiv.org/pdf/1707.07435.pdf
sebp

Câu trả lời:


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.