論文の概要: A Survey of Latent Factor Models in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18068v1
• Date: Tue, 28 May 2024 11:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 18:58:39.234796
• Title: A Survey of Latent Factor Models in Recommender Systems
• Title（参考訳）: リコメンダシステムにおける潜在因子モデルの検討
• Authors: Hind I. Alshbanat, Hafida Benhidour, Said Kerrache,
• Abstract要約: 本調査は,リコメンデータシステムにおける潜在因子モデルについて系統的にレビューする。 文献は、学習データ、モデルアーキテクチャ、学習戦略、最適化技術をカバーする構造化されたフレームワークを通して検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are essential tools in the digital era, providing personalized content to users in areas like e-commerce, entertainment, and social media. Among the many approaches developed to create these systems, latent factor models have proven particularly effective. This survey systematically reviews latent factor models in recommender systems, focusing on their core principles, methodologies, and recent advancements. The literature is examined through a structured framework covering learning data, model architecture, learning strategies, and optimization techniques. The analysis includes a taxonomy of contributions and detailed discussions on the types of learning data used, such as implicit feedback, trust, and content data, various models such as probabilistic, nonlinear, and neural models, and an exploration of diverse learning strategies like online learning, transfer learning, and active learning. Furthermore, the survey addresses the optimization strategies used to train latent factor models, improving their performance and scalability. By identifying trends, gaps, and potential research directions, this survey aims to provide valuable insights for researchers and practitioners looking to advance the field of recommender systems.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムはデジタル時代に不可欠なツールであり、eコマース、エンターテイメント、ソーシャルメディアといった分野のユーザーにパーソナライズされたコンテンツを提供する。 これらのシステムを構築するために開発された多くのアプローチの中で、潜在因子モデルは特に有効であることが証明されている。 本調査では,リコメンデータシステムにおける潜在因子モデルについて,その中核となる原則,方法論,最近の進歩を体系的に検討する。 文献は、学習データ、モデルアーキテクチャ、学習戦略、最適化技術をカバーする構造化されたフレームワークを通して検証される。 この分析には、暗黙のフィードバック、信頼、コンテンツデータなどの学習データの種類に関する貢献の分類と詳細な議論、確率論的、非線形、ニューラルモデルなどの様々なモデル、オンライン学習、トランスファーラーニング、アクティブラーニングなどの多様な学習戦略の調査が含まれる。 さらに、調査では、潜在因子モデルのトレーニングに使用される最適化戦略に対処し、パフォーマンスとスケーラビリティを改善している。 この調査は、トレンド、ギャップ、潜在的研究の方向性を特定することで、リコメンデーターシステムの分野を推し進めようとしている研究者や実践者に貴重な洞察を提供することを目的としている。

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