collaborative ranking | BriefGPT

关键词collaborative ranking

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AAAISetRank：基于集合贝叶斯方法的隐式反馈协同排名
本文提出了一种基于集合的贝叶斯方法 SetRank 用于协同排序，旨在最大化新颖的集合偏好比较的后验概率。同时作者还经过理论分析表明误差的上界与用户和产品数量成正比。最后，四个真实世界数据集的广泛实验清楚地验证了 SetRank 相对于各种
PDF4 years ago
神经协同排名
本文探讨了一种替代方法，不再假设用户未交互的物品一定是消极的，而是假设比用户交互过的物品更不受偏爱，并结合最近提出的神经协同过滤框架和新的分类策略提出了一种基于神经网络的协同排名框架。实验结果表明，相比于几种最先进的方法，我们的方法具有更优
PDF6 years ago
SQL-Rank：一种协同排名的列表式方法
这篇论文介绍了一种基于排列模型的列表式协作排名，通过一个叫做 SQL-Rank 的算法，我们能够得到用户特定的排名结果，并且在大多数情况下超过了当前的最先进算法。
PDF6 years ago
WWW基于记忆注意力机制的潜在关系度量学习用于协作排名
本文提出了一种新的神经架构 LRML (潜在关系度量学习) 用于协同排名与隐式反馈推荐，并在多个推荐基准中实现了最先进的性能。该模型通过学习潜在关系描述每个用户项目交互，通过增强记忆模块和学习余下的记忆块来构建潜在关系。
PDF7 years ago
基于成对比较的大规模协作排名偏好数据填充
本文针对协作排名问题展开研究，通过基于凸优化的算法和 AltSVM 这种大规模非凸实现方式，实现从用户提供的两两偏好比较结果中预测他们对未曾见过物品的偏好，该算法展现出了在多个协作过滤数据集中 NDCG 和排名性能的许多中等规模基线的表现优
PDF9 years ago
使用核范数正则化的个性化排名聚合
本文研究了机器学习中的排名聚合问题及其变种 —— 协同排名问题，提出了一种核范数正则化的优化方法用于估算用户偏好。实验结果表明，随着观测次数的增加，评估用户偏好的误差也相应减小。
PDF10 years ago