論文の概要: PoissonMat: Remodeling Matrix Factorization using Poisson Distribution
and Solving the Cold Start Problem without Input Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10460v1
- Date: Tue, 6 Dec 2022 01:20:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 03:10:43.512233
- Title: PoissonMat: Remodeling Matrix Factorization using Poisson Distribution
and Solving the Cold Start Problem without Input Data
- Title（参考訳）: poissonmat: poisson分布を用いた行列分解のリモデリングと入力データ無しでコールドスタート問題を解決する
- Authors: Hao Wang
- Abstract要約: 我々は,レコメンデーションシステムにおけるユーザの評価行動をポアソンプロセスとしてモデル化し,レコメンデーション問題を解決するために入力データに依存しないアルゴリズムを設計する。
本稿では,行列分解,ランダム配置,Zipf配置,ZeroMat,DotMatなどと比較してアルゴリズムの優位性を証明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.658166900129066
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Matrix Factorization is one of the most successful recommender system
techniques over the past decade. However, the classic probabilistic theory
framework for matrix factorization is modeled using normal distributions. To
find better probabilistic models, algorithms such as RankMat, ZeroMat and
DotMat have been invented in recent years. In this paper, we model the user
rating behavior in recommender system as a Poisson process, and design an
algorithm that relies on no input data to solve the recommendation problem and
the cold start issue at the same time. We prove the superiority of our
algorithm in comparison with matrix factorization, random placement, Zipf
placement, ZeroMat, DotMat, etc.
- Abstract（参考訳）: matrix factorizationは、過去10年間で最も成功したレコメンデーションシステムテクニックの1つだ。
しかし、行列分解の古典的確率論フレームワークは正規分布を用いてモデル化される。
より良い確率モデルを見つけるために、RandMat、ZeroMat、DotMatといったアルゴリズムが近年発明されている。
本稿では,レコメンダシステムにおけるユーザの評価行動をpoissonプロセスとしてモデル化し,レコメンデーション問題とコールドスタート問題を同時に解決するための入力データに依存しないアルゴリズムを設計する。
本稿では,行列分解,ランダム配置,Zipf配置,ZeroMat,DotMatなどと比較してアルゴリズムの優位性を証明した。
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