1. 1 RecSys ’13, Hong Kong, China, Oct. 12, 2013 Learning to Rank for Recommender Systems Alexandros Karatzogloua , Linas Baltrunasa, Yue Shib aTelefonica Research, Spain bDelft University of Technology, Netherlands 2. 2 RecSys ’13, Hong Kong, China, Oct. 12, 2013 Who are we? Alexandros, Linas Yue • Machine Learning • Recommender Systems • Data Mining, Social Networks • Multimedia Indexing & A
Factorization Machines で Bayesian Personalized Ranking を用いた implicit feedback の推定を行いたかったけどうまくいかなかった - 糞ネット弁慶の続き． 要約 Bayesian Personalized Ranking が諦められない pairwise な loss を考慮した Matrix Factorization で MovieLens 100K を学習・予測すると AUC が 0.8 程度を示した 手法 Matrix Factorization は ユーザ u \in U とアイテム i \in I を行列 X で表し，X を 2 つの密行列に分解 X \approx H W^T に分解する手法． 通常は分解後の行列の積を推定値とし，観測値との誤差を最小化するように分解後の行列の値を更新するが，今回は BPR
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
