論文の概要: Collaborative filtering based on nonnegative/binary matrix factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10381v2
• Date: Sat, 28 Dec 2024 06:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:04.265543
• Title: Collaborative filtering based on nonnegative/binary matrix factorization
• Title（参考訳）: 非負・二項行列分解に基づく協調フィルタリング
• Authors: Yukino Terui, Yuka Inoue, Yohei Hamakawa, Kosuke Tatsumura, Kazue Kudo,
• Abstract要約: データを疎結合とする協調フィルタリングに適用可能な改良型NBMFアルゴリズムを提案する。 修正手法では、評価行列の未定格要素をマスキングし、協調フィルタリング性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Collaborative filtering generates recommendations based on user-item similarities through rating data, which may involve numerous unrated items. To predict scores for unrated items, matrix factorization techniques, such as nonnegative matrix factorization (NMF), are often employed to predict scores for unrated items. Nonnegative/binary matrix factorization (NBMF), which is an extension of NMF, approximates a nonnegative matrix as the product of nonnegative and binary matrices. Previous studies have employed NBMF for image analysis where the data were dense. In this paper, we propose a modified NBMF algorithm that can be applied to collaborative filtering where data are sparse. In the modified method, unrated elements in a rating matrix are masked, which improves the collaborative filtering performance. Utilizing a low-latency Ising machine in NBMF is advantageous in terms of the computation time, making the proposed method beneficial.
• Abstract（参考訳）: 協調フィルタリングは、多数の未評価項目を含むレーティングデータを通じて、ユーザとイテムの類似性に基づいたレコメンデーションを生成する。 非負の行列因数分解(NMF)のような非負の項目のスコアを予測するためにしばしば用いられる。 NMFの拡張である非負行列分解(NBMF)は、非負行列と二項行列の積として非負行列を近似する。 過去の研究では、データが密集している画像解析にNBMFを使用していた。 本論文では,データを疎結合とする協調フィルタリングに適用可能な改良NBMFアルゴリズムを提案する。 修正手法では、評価行列の未定格要素をマスキングし、協調フィルタリング性能を向上させる。 NBMFにおける低レイテンシIsingマシンの利用は、計算時間の観点から有利であり、提案手法が有用である。

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