詹妮弗·阮;朱、穆 推荐系统中基于内容的矩阵分解技术。 （英语） Zbl 07260369号 统计分析。数据最小值。 6，第4期，286-301（2013）. 摘要：许多企业正在使用推荐系统进行营销推广。推荐算法可以基于内容，也可以由协同过滤驱动。我们研究了不同的方法，将内容信息直接纳入协同过滤的矩阵分解方法中。这些基于内容的矩阵分解算法不仅提高了推荐的准确性，而且还可以提供有关内容的有用见解，并使建议更容易理解。 引用于三文件 MSC公司： 62至XX 统计 68倍 计算机科学 关键词：协同过滤;回归，回归;收缩，收缩;SVD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Nguyen}和\textit{M.Zhu}，统计分析。数据最小6，第4号，286--301（2013；Zbl 07260369） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] A.Feuerverger、Y.He和S.Khatri，《Netflix挑战的统计意义》，《统计科学》27（2）（2012），202-231·Zbl 1330.62090号 [2] R.R.Salakhutdinov、A.Mnih和G.Hinton，协作过滤用受限Boltzmann机器，第24届机器学习国际会议论文集，2007年，791-798。 [3] Y.Koren，《因子分解与邻域相遇：一个多层面的协同过滤模型》，载于《第14届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集》，2008年，426-434页。 [4] Y.Koren、R.Bell和C.Volinsky，推荐系统的矩阵分解技术，《计算机》42（8）（2009），30-37。 [5] X.Su和T.M.Khoshgoftaar，协作过滤技术调查，Adv Artif Intell2009。文章ID 421425。 [6] S.T.Park、D.Pennock、O.Madani、N.Good和D.DeCoster，《稳健冷启动建议的Naive filterbots》，载于《第十二届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集》，2006年，第699-705页。 [7] Y.Zhao、X.Feng、J.Li和B.Liu，共享协同过滤，《第五届ACM推荐系统会议论文集》，2011年，第29-36页。 [8] K.Goldberg、T.Roeder、D.Gupta和C.Perkins，《Eigentaste:恒定时间协同过滤算法》，Inf Retrieval4，（2001），133-151·Zbl 0989.68052号 [9] A.T.Nguyen、N.Denos和C.Berrut，《利用基于规则的冷用户数据归纳改进新用户推荐》，《2007年美国计算机学会推荐系统会议论文集》，2007年，121-128。 [10] P.Melville、R.J.Mooney和R.Nagarajan，《内容增强的协作过滤以改进建议》，《第18届全国人工智能会议论文集》，2002年，187-192年。 [11] G.Semeraro、P.Lops、P.Basile和M.de Gemmis，《知识注入到基于内容的推荐系统中》，《第三届ACM推荐系统会议论文集》，2009年，301-304。 [12] Y.Zhen，W.‐J。Li和D.‐Y。Yeung，TagiCoFi:Tag informed collaborative filtering，《第三届ACM推荐系统会议论文集》，2009年，第69-76页。 [13] M.A.S.N.Nunes，基于个性特征的推荐系统：人类心理因素会影响计算机决策过程吗？，柏林，VDM Verlag，2009年。 [14] R.Hu和P.Pu，用个性信息增强协同过滤系统，《第五届ACM推荐系统会议论文集》，2011年，197-204年。 [15] M.Jamali和M.Ester，社交网络中用于推荐的信任传播矩阵分解技术，《第四届美国计算机学会推荐系统会议论文集》，2010135-142。 [16] L.Yu、R.Pan和Z.Li，推荐系统的适应性社会相似性，《第五届ACM推荐系统会议论文集》，2011年，257-260。 [17] G.Katz、N.Ofek、B.Shapira、L.Rokach和G.Shani，《使用维基百科促进协作过滤技术》，《第五届ACM推荐系统会议论文集》，2011年，第285-288页。 [18] P.Forbes和M.Zhu，《推荐系统的内容增强矩阵分解：配方推荐实验》，载《第五届ACM推荐系统会议论文集》，2011年，第261-264页。 [19] N.Sundaresan，《长尾的推荐系统》，《美国计算机学会第五届推荐系统会议论文集》，2011年，1-5。 [20] R.Sinha和K.Swearingen，《透明度在推荐系统中的作用》，载于CHI'02《计算机系统人为因素扩展摘要》，2002年，第830-831页。 [21] E.Van Buskirk，《网飞奖是如何获得的》，2009年，《连线》杂志在线版，http://www.wired.com/business/2009/09/how获得了网飞奖。 [22] K.V.Mardia、J.T.Kent和J.M.Bibby，《多元分析》，学术出版社，1979年·Zbl 0432.62029号 [23] R.R.Salakhutdinov和A.Mnih，概率矩阵分解，《神经信息处理系统进展》，第20卷，J.Platt、D.Koller、Y.Singer和S.Roweis编辑，马萨诸塞州剑桥，麻省理工学院出版社，2008年。 [24] S.Funk，Netflix更新：在家试试这个（在线博客），2006年，http://sifter.org/simon/journal/20061211.html。 [25] C.Volinsky，电子邮件通信，2010年8月28日和9月3日。 [26] D.D.Lee和H.S.Seung，通过非负矩阵分解学习对象的各个部分，Nature401（6755）（1999），788-791·Zbl 1369.68285号 [27] J.‐P.公司。Brunet，P.Tamayo，T.R.Golub，和J.P.Mesirov，《利用矩阵分解发现元基因和分子模式》，美国国家科学院院刊101（12）（2004），4164-4169。 [28] Q.Gu，J.Zhou，C.Ding，协同过滤：结合用户和项目图的加权非负矩阵分解，第十届SIAM国际数据挖掘会议论文集，2010，199-210。 [29] M.Wu，通过矩阵因式分解的集合进行协同过滤，《KDD杯和研讨会论文集》，2007年，第43-47页。 [30] W.-J.公司。Li和D.‐Y。杨，关系正则化矩阵分解，载《第21届国际人工智能联合会议论文集》，2009年，第1126-1131页。 [31] J.‐P.公司。本泽克里（Benzécri），《唐纳分析》（第二卷）：《通信分析》，巴黎杜诺，1973年·Zbl 0297.62039号 [32] M.Greenacre，《对应分析的理论与应用》，伦敦，学术出版社，1983年。 [33] C.J.F.ter Braak，《发病率和丰度数据的对应分析：单峰反应模型的特性》，《生物统计学》41（1985），859-873。 [34] C.J.F.ter Braak，规范对应分析：一种用于多元直接梯度分析的新特征向量技术，Ecology67（5）（1986），1167-1179。 [35] C.J.F.ter Braak，《物种与环境关系的单峰模型》，Wageningen，DLO农业数学小组，1996年。 [36] E.J.Candès和B.Recht，通过凸优化实现精确矩阵补全，《发现计算数学》9（2009），717-772·Zbl 1219.90124号 [37] R.Tibshirani，《通过Lasso回归收缩和选择》，J Roy Stat Soc Ser B，58（1996），267-288·Zbl 0850.62538号 [38] D.L.Donoho，压缩传感，IEEE Trans Inf Theory52（4）（2006），1289-1306·Zbl 1288.94016号 [39] D.L.Donoho，对于大多数大型欠定线性方程组，最小L_1范数解也是最稀疏解，Commun Pure Appl Math59（6）（2006），797-829·Zbl 1113.15004号 [40] E.J.Candès和T.Tao，从随机投影中恢复近最优信号：通用编码策略？，IEEE Trans Inf Theory52（12）（2006），5406-5425·兹比尔1309.94033 [41] E.J.Candès、J.K.Romberg和T.Tao，从不完整和不准确的测量中恢复稳定信号，Commun Pure Appl Math59（8）（2006），1207-1223·邮编1098.94009 [42] E.J.Candès和T.Tao，线性编程解码，IEEE Trans-Inf Theory51（12）（2005），4203-4215·兹比尔1264.94121 [43] B.Recht、M.Fazel和P.A.Parrilo，通过核范数最小化保证线性矩阵方程的最小秩解，SIAM Rev52（2010），471-501·Zbl 1198.90321号 [44] X.Shi和P.S.Yu，通过迹范数最小化实现矩阵完备的局限性，SIGKDD探索12（2）（2010），16-20。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。