論文の概要: Network-based models for social recommender systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03700v1
• Date: Mon, 10 Feb 2020 13:06:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 08:16:39.439694
• Title: Network-based models for social recommender systems
• Title（参考訳）: ソーシャルリコメンデータシステムのためのネットワークベースモデル
• Authors: Antonia Godoy-Lorite, Roger Guimera and Marta Sales-Pardo
• Abstract要約: この章では、リコメンデーションのための主要なアプローチを上回る厳格なネットワークベースモデルについて検討する。 アイテムに対する個々のユーザの嗜好の正確な予測は、異なる方法論によって達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the overwhelming online products available in recent years, there is an increasing need to filter and deliver relevant personalized advice for users. Recommender systems solve this problem by modeling and predicting individual preferences for a great variety of items such as movies, books or research articles. In this chapter, we explore rigorous network-based models that outperform leading approaches for recommendation. The network models we consider are based on the explicit assumption that there are groups of individuals and of items, and that the preferences of an individual for an item are determined only by their group memberships. The accurate prediction of individual user preferences over items can be accomplished by different methodologies, such as Monte Carlo sampling or Expectation-Maximization methods, the latter resulting in a scalable algorithm which is suitable for large datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年、オンライン製品が圧倒的に普及している中、関連するパーソナライズされたアドバイスをユーザーに届ける必要性が高まっている。 レコメンダシステムは、映画、書籍、研究論文など、さまざまな項目に対する個人の好みをモデル化し、予測することで、この問題を解決する。 本章では,提案手法に勝る厳密なネットワークモデルについて検討する。 私たちが考慮するネットワークモデルは、個人とアイテムの集団が存在するという明確な仮定に基づいており、アイテムに対する個人の好みはグループメンバーシップによってのみ決定される。 アイテムに対する個々のユーザー好みの正確な予測は、モンテカルロサンプリングや期待最大化法といった異なる手法によって達成され、後者は大規模データセットに適したスケーラブルなアルゴリズムとなる。

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