CFW：一种利用证据权重后验的协同过滤系统
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2015-05-19 v2 人工智能
摘要
我们描述了CFW，一种计算高效的协同过滤算法，它利用证据权重上的后验分布。在真实数据上的实验表明，当用户查询规模较小时，该方法的预测效果与其他方法相当或更优。当用户查询包含低频（不受欢迎）物品时，这种新方法表现尤为出色。该方法与依赖网络的方法互补，后者在查询规模较大时表现良好。此外，在本文中，我们认为在协同过滤任务中，利用证据权重上的后验分布是推荐相似物品的一种自然方式。
引用
@article{arxiv.1301.0575,
title = {CFW: A Collaborative Filtering System Using Posteriors Over Weights Of Evidence},
author = {Carl Kadie and Christopher Meek and David Heckerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.0575},
year = {2015}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eighteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2002)