基于图的推荐系统
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2018-08-02 v1 机器学习
机器学习
摘要
在这项工作中，我们将推荐系统建模为上下文多臂老虎机（MAB）问题进行研究。我们提出了一种基于图的推荐系统，该系统学习并利用用户空间的几何结构，在用户域中创建有意义的聚类。这降低了推荐问题的维度，同时保持了 MAB 的精度。随后，我们研究了图的稀疏性和聚类大小对 MAB 性能的影响，并在合成数据集和真实数据集中提供了详尽的仿真结果。仿真结果表明，相对于最先进的 MAB 算法有所改进。
引用
@article{arxiv.1808.00004,
title = {Graph-Based Recommendation System},
author = {Kaige Yang and Laura Toni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.00004},
year = {2018}
}