When Factorization Meets Heterogeneous Latent Topics: An Interpretable Cross-Site Recommendation Framework
When Factorization Meets Heterogeneous Latent Topics: An Interpretable Cross-Site Recommendation Framework
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当分解遇到异构潜在主题时：可解释的跨站点推荐框架
DOI：
10.1007/s11390-015-1570-x
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发表时间：
2015-07
影响因子：
0.7
通讯作者：
Huang He-Yan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xin Xin;Lin Chin-Yew;Wei Xiao-Chi;Huang He-Yan
数据稀疏性是推荐系统中的一个众所周知的挑战。以前的研究通过将信息整合到相应的社交媒体网站来缓解这个问题。在本文中，我们通过探索跨站点信息来解决这一挑战。具体而言，我们研究：1）如何有效且高效地利用跨站点评级和内容特征来提高推荐性能，以及2）如何通过利用内容特征来使推荐可解释。我们提出了一个矩阵分解和潜在主题分析的联合模型。异构的内容特征由多种潜在主题建模。此外，矩阵分解和潜在主题的结合使推荐结果具有可解释性。因此，上述两个问题同时得到解决。通过一个真实世界的数据集，在三个社交媒体网站的用户行为收集，我们证明了该模型是有效的，提高推荐性能和解释的理由评级。
Data sparsity is a well-known challenge in recommender systems. Previous studies alleviate this problem by incorporating the information within the corresponding social media site. In this paper, we solve this challenge by exploring cross-site information. Specifically, we examine: 1) how to effectively and efficiently utilize cross-site ratings and content features to improve recommendation performance and 2) how to make the recommendation interpretable by utilizing content features. We propose a joint model of matrix factorization and latent topic analysis. Heterogeneous content features are modeled by multiple kinds of latent topics. In addition, the combination of matrix factorization and latent topics makes the recommendation result interpretable. Therefore, the above two issues are simultaneously solved. Through a real-world dataset, where user behaviors in three social media sites are collected, we demonstrate that the proposed model is effective in improving recommendation performance and interpreting the rationale of ratings.
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DOI：
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发表时间：
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期刊：
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影响因子：
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作者：
通讯作者：
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DOI：
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发表时间：
2008-07
期刊：
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影响因子：
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作者：
I. Porteous;E. Bart;M. Welling
通讯作者：
I. Porteous;E. Bart;M. Welling
DOI：
10.1007/978-3-642-14929-0_5
发表时间：
2008-08
期刊：
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影响因子：
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作者：
Zhao Xu;Volker Tresp;Achim Rettinger;K. Kersting
通讯作者：
Zhao Xu;Volker Tresp;Achim Rettinger;K. Kersting
DOI：
10.1145/2488388.2488487
发表时间：
2013-04
期刊：
Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web
影响因子：
--
作者：
Amit Sharma;D. Cosley
通讯作者：
Amit Sharma;D. Cosley
DOI：
10.1145/2488388.2488445
发表时间：
2013-05
期刊：
Proceedings of the 22nd international conference on World Wide Web
影响因子：
--
作者：
Mohsen Jamali;L. Lakshmanan
通讯作者：
Mohsen Jamali;L. Lakshmanan