PSLF：一种融合PID控制器的二阶潜在因子分析推荐系统模型
机器学习
2024-09-05 v1 人工智能
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摘要
基于二阶的潜在因子（SLF）分析模型通过结合损失景观的曲率信息，在图表示学习中，特别是针对高维且不完整（HDI）的交互数据，展现出卓越的性能。然而，其目标函数通常是双线性且非凸的，导致SLF模型收敛速度较慢。为解决这一问题，本文提出了一种融合PID控制器的SLF（PSLF）模型，利用两个关键策略：a）通过融入PID控制器原理来细化学习误差估计；b）通过Hessian-向量积获取二阶信息洞察。在多个HDI数据集上的实验结果表明，所提出的PSLF模型在收敛速度和泛化性能上均优于四种基于先进优化器的现有潜在因子模型。
引用
@article{arxiv.2409.00448,
title = {PSLF: A PID Controller-incorporated Second-order Latent Factor Analysis Model for Recommender System},
author = {Jialiang Wang and Yan Xia and Ye Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.00448},
year = {2024}
}