論文の概要: Context-aware Ensemble of Multifaceted Factorization Models for Recommendation Prediction in Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00991v1
• Date: Mon, 3 May 2021 16:42:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 13:52:48.220880
• Title: Context-aware Ensemble of Multifaceted Factorization Models for Recommendation Prediction in Social Networks
• Title（参考訳）: ソーシャルネットワークにおけるレコメンデーション予測のための多面的因子化モデルのコンテキストアウェアアンサンブル
• Authors: Yunwen Chen, Zuotao Liu, Daqi Ji, Yingwei Xin, Wenguang Wang, Lu Yao, Yi Zou
• Abstract要約: KDD-Cup 2012のタスク1におけるShanda Innovationsチームのソリューションについて説明する。 ソーシャルネットワークにおける多面的因子化モデル(Multifaceted Factorization Models)と呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.274188314820932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes the solution of Shanda Innovations team to Task 1 of KDD-Cup 2012. A novel approach called Multifaceted Factorization Models is proposed to incorporate a great variety of features in social networks. Social relationships and actions between users are integrated as implicit feedbacks to improve the recommendation accuracy. Keywords, tags, profiles, time and some other features are also utilized for modeling user interests. In addition, user behaviors are modeled from the durations of recommendation records. A context-aware ensemble framework is then applied to combine multiple predictors and produce final recommendation results. The proposed approach obtained 0.43959 (public score) / 0.41874 (private score) on the testing dataset, which achieved the 2nd place in the KDD-Cup competition.
• Abstract（参考訳）: KDD-Cup 2012のタスク1におけるShanda Innovationsチームのソリューションについて説明する。 ソーシャルネットワークにおける多面的因子化モデル(Multifaceted Factorization Models)と呼ばれる新しい手法を提案する。 ユーザ間の社会的関係と行動は、推奨精度を改善するために暗黙のフィードバックとして統合される。 キーワード、タグ、プロフィール、時間などの機能は、ユーザーの興味をモデル化するためにも使われる。 さらに、ユーザの行動はレコメンデーションレコードの期間からモデル化される。 コンテキスト対応アンサンブルフレームワークを使用して、複数の予測器を結合し、最終的な推奨結果を生成する。 提案手法はテストデータセットで0.43959 (パブリックスコア) / 0.41874 (プライベートスコア)を獲得し、KDD-Cup競争では2位となった。

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