47、张量分解与概念漂移处理算法在推荐系统中的应用

张量分解与概念漂移处理算法在推荐系统中的应用

在当今的信息时代，推荐系统变得越来越重要，它能够根据用户的偏好和行为为用户提供个性化的推荐。同时，随着数据的不断更新和变化，概念漂移问题也逐渐成为数据处理中的一个重要挑战。本文将介绍张量分解在推荐系统中的应用，以及处理概念漂移的相关算法。

张量分解在推荐系统中的应用

传统的矩阵分解（MF）技术存在一定的局限性，它只能考虑用户和物品的标准特征，无法整合上下文等额外信息。例如，用户在家和孩子一起看电影时，会选择适合家庭观看的电影类型；而在和朋友或同事一起时，可能会选择其他类型的电影。这种上下文信息（如观看电影的地点、设备、同伴等）无法通过简单的用户 - 物品矩阵来管理。

张量可以看作是更高维的数组，能够在推荐过程中纳入额外的上下文信息。在标准的多元数据分析中，数据通常以二维结构排列，但在许多领域，需要更合适的结构来考虑更多维度。推广MF分解的技术也可以应用于张量。

有两种特定的张量分解可以被视为矩阵奇异值分解的高阶扩展：
- PARallel FACtor分析或CANonical DECOMPosition（PARAFAC/CANDECOMP） ：将张量分解为秩一张量的和。
- 高阶奇异值分解（HOSVD） ：是主成分分析（PCA）的高阶形式。

在推荐系统的文献中，最常用的张量分解技术是HOSVD，它是矩阵SVD的推广。该技术将初始张量分解为N个矩阵（N为张量的大小）和一个比原始张量小的张量。

HOSVD有许多应用场景：
- 在处理用户、电影、用户评分和上下文信息（如年龄、星