論文の概要: A Comprehensive Review on Non-Neural Networks Collaborative Filtering Recommendation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10679v2
• Date: Tue, 22 Jun 2021 17:52:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 11:17:43.106513
• Title: A Comprehensive Review on Non-Neural Networks Collaborative Filtering Recommendation Systems
• Title（参考訳）: 非ニューラルネットワーク協調フィルタリングレコメンデーションシステムに関する包括的レビュー
• Authors: Carmel Wenga, Majirus Fansi, S\'ebastien Chabrier, Jean-Martial Mari, Alban Gabillon
• Abstract要約: 協調フィルタリング(CF)は、あるユーザグループの既知の好みを利用して、他のユーザの未知の好みに関する予測とレコメンデーションを行う。 1990年代に初めて導入され、様々なモデルが提案されている。 多くの分野で機械学習技術の成功により、リコメンデーションシステムにおけるそのようなアルゴリズムの適用に重点が置かれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past two decades, recommender systems have attracted a lot of interest due to the explosion in the amount of data in online applications. A particular attention has been paid to collaborative filtering, which is the most widely used in applications that involve information recommendations. Collaborative filtering (CF) uses the known preference of a group of users to make predictions and recommendations about the unknown preferences of other users (recommendations are made based on the past behavior of users). First introduced in the 1990s, a wide variety of increasingly successful models have been proposed. Due to the success of machine learning techniques in many areas, there has been a growing emphasis on the application of such algorithms in recommendation systems. In this article, we present an overview of the CF approaches for recommender systems, their two main categories, and their evaluation metrics. We focus on the application of classical Machine Learning algorithms to CF recommender systems by presenting their evolution from their first use-cases to advanced Machine Learning models. We attempt to provide a comprehensive and comparative overview of CF systems (with python implementations) that can serve as a guideline for research and practice in this area.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間で、オンラインアプリケーションにおけるデータ量の増加により、レコメンダシステムは多くの関心を集めている。 情報レコメンデーションを含むアプリケーションで最も広く使われているコラボレーティブフィルタリングには、特に注意が払われている。 コラボレーティブフィルタリング(cf)は、既知のユーザの選好を使用して、他のユーザの未知の選好に関する予測とレコメンデーションを行う(ユーザの過去の行動に基づいて推奨が行われる)。 1990年代に初めて導入されたが、様々なモデルが提案されている。 多くの分野で機械学習技術が成功しているため、レコメンデーションシステムにおけるそのようなアルゴリズムの適用に重点が置かれている。 本稿では,レコメンダシステムのためのcfアプローチの概要,2つの主要なカテゴリ,評価指標について述べる。 我々は,従来の機械学習アルゴリズムをCFレコメンデータシステムに適用するために,最初のユースケースから高度な機械学習モデルへの進化を示す。 我々は、この分野における研究と実践のガイドラインとして機能するcfシステム(python実装)の包括的かつ比較的な概要を提供しようとしている。

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