用户-电影推荐系统中经验贝叶斯的案例研究
机器学习
2021-11-18 v1 机器学习
统计计算
摘要
在本文中，我们提供了Atchade (2011)描述的经验贝叶斯公式，用于调整贝叶斯协同过滤设置中使用的先验超参数。我们在MovieLens小数据集上实现了该方法。我们看到它可以用于获得参数的良好初始选择。它也可用于在网格搜索过程中猜测超参数的初始选择，即使对于MCMC在真值附近振荡或需要长时间收敛的数据集也是如此。
引用
@article{arxiv.1707.02294,
title = {A case study of Empirical Bayes in User-Movie Recommendation system},
author = {Arabin Kumar Dey and Raghav Somani and Sreangsu Acharyya},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.02294},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 3 figures, 4 subfigures