KDDMar, 2018

融合主题和社交潜在因素的协同过滤算法在隐式反馈中的应用

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TL;DR本文以 user-generated content 为基础，提出了一种新的模型 MR3，将 collaborative filtering、social matrix factorization 和 topic matrix factorization 综合起来，加入了 implicit feedback 从而提高了其预测精度。
recommender systemscollaborative filteringsocial matrix factorizationtopic matrix factorizationdata fusion
发现论文，激发创造
  • 综合评分、社交关系和评论的综合推荐方法

    本文旨在探讨如何通过数据融合来提高评分预测的准确性，通过扩展 Social MF 模型以及提出新的 MR3 框架，即通过整合邻居关系、评分和隐藏主题等三种信息来创造新的推荐系统，提高了推荐系统的准确性。本文通过两个真实世界数据集的评测衡量了每种数据来源对所提出框架的贡献。

    Jan, 2016

  • 基于社交矩阵分解的协同主题回归推荐系统

    本文提出了一种新颖的基于层次贝叶斯模型的社交网络信息效果预测方法，并结合主题建模和概率矩阵分解，从训练数据中自动推断有用的潜在主题和社交信息以及其对协作过滤的重要性，并展现了该算法在推荐系统方面优于现有方法的实验结果，揭示了社交圈在信息的决策过程中比个人品味更具影响力，以及可能在许多利用社交信息的推荐系统中存在的信息泄露问题的解决方案。

    Jun, 2012

  • 面向开放世界推荐：一种基于归纳模型的协同过滤方法

    本文提出了一种基于矩阵分解的协同过滤框架，旨在针对开放世界推荐系统中遇到的新用户进行归纳式表示学习并取得良好效果。模型使用了注意力机制进行双模型转换，运用神经信息传递技术计算新场景下用户嵌入。实验结果表明，我们的模型可实现在有限的训练数据下，针对新用户的优秀推荐，并具有等效的矩阵因式分解表现。

    Jul, 2020

  • 基于项目耦合的矩阵分解

    提出了基于属性关联度的相似度度量方法，将属性耦合关系融入矩阵分解方法来解决推荐系统中的冷启动和稀疏性等问题，并在两个开放数据集上实验验证模型优越性。

    Apr, 2014

  • 协同翻译度量学习

    本文介绍了 TransCF 推荐算法，通过利用邻域信息，利用翻译机制构造用户 - 项目特定的翻译向量，并根据用户与项目的关系把用户向项目进行翻译， 用于解决潜在用户 - 项目关系建模的难题，实验表明该算法在现实世界数据集上具有优异的推荐性能，超过了现有方法。

    Jun, 2019

  • 基于元矩阵分解的联邦评分预测

    本论文中介绍了一种针对移动环境下的评分预测的新型联邦学习框架 —— 元矩阵分解（MetaMF）。MetaMF 拥有很强的可扩展性和适应性，可以更好地利用用户 / 设备之间的协同过滤信息进行更准确的评分预测。在四个基准数据集的实验中，MetaMF 的性能表现出色，比现有的联邦方法表现更优秀。

    Oct, 2019

  • 异构网络中多维信息深度协同过滤

    本文提出了一种基于神经网络和异质信息网络的多方面协作过滤模型，用于解决推荐系统中的信息过载问题，通过对用户和物品进行各个方面的相似度矩阵建模和深度神经网络训练，融合各个方面的潜在因素提高推荐性能。

    Sep, 2019

  • 基于分布式表示的混合推荐系统与短物品描述

    本文提出了一种基于文本向量表示的协作过滤算法，用于在获取商品评分困难的情况下进行推荐，并与现有的算法进行了对比验证其有效性。

    Mar, 2017

  • 推荐系统的协作深度学习

    本研究提出了一种层次贝叶斯模型，名为 CDL，其通过深度表示学习和协作过滤来处理稀疏的推荐数据，并在三个真实世界数据集上验证了其有效性。

    Sep, 2014

  • 基于用户活动中心的社交影响力用于兴趣点推荐

    该论文使用矩阵分解技术将社交、地理和时间信息纳入推荐系统中，增加了友谊算法和活动中心，从而提高了 POI 推荐系统的性能。实验结果表明，该模型在真实世界数据集上优于现有技术，精确率提高了 31% 和 14%。

    Jan, 2022