论文笔记：MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS

最新推荐文章于 2023-04-12 18:24:22 发布
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分类专栏： 推荐系统会议论文 baseline1 文章标签： 推荐系统 矩阵分解
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35771020/article/details/88283106
该论文探讨了矩阵分解在推荐系统中的优势，如何优于传统近邻技术，以及如何整合隐式反馈、时间效应等信息。内容涵盖基于内容的推荐、协同过滤算法、不同类型的矩阵分解模型，并以Netflix为例说明其实际效果。

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一、基本信息

论文题目：《MATRIX  FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS 》

发表时间：

Journal  Computer archive
Volume 42 Issue 8, August 2009 
Pages 30-37 

论文作者及单位：

论文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=1608614

 

二、摘要

正如Netflix竞赛所证明的那样，矩阵分解模型在生成产品推荐方面优于传统的近邻技术，允许合并其他信息，如隐式反馈、时间效应和置信水平。本文主要对推荐系统中现有的矩阵分解技术进行综述。

 

三、论文主要内容与工作

1、介绍基于内容的推荐系统原理，并举了音乐网站Pandora.com的例子。

2、介绍协同过滤算法，并将其分为neighborhood methods 和 latent factor models两类。着重介绍了矩阵分解

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