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【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解


徐亦达团队在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 的发表了一篇机器学习论文

  • Magnitude Bounded Matrix Factorisation for Recommender Systems(模限界矩阵分解)

论文第一作者:姜帅,徐亦达老师和北理工李侃老师的共同博士生

徐亦达教授简介:

【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解_机器学习

现任悉尼科技大学教授,UTS 全球数据技术中心机器学习和数据分析实验室主任。主要研究方向是机器学习,数据分析和计算机视觉。他在国际重要期刊与会议发表数篇高影响因子论文;编写了大量的数理统计、概率和机器学习教材。

徐老师的 github:

​​https://github.com/roboticcam​​

优酷:

​​http://i.youku.com/i/UMzIzNDgxNTg5Ng​​

论文介绍

1. Magnitude Bounded Matrix Factorisation for Recommender Systems

论文作者:

Shuai Jiang, Kan Li, and Richard Yi Da Xu

论文链接:

​​http://arxiv.org/pdf/1807.05515​​

论文摘要

模限界矩阵分解

低秩矩阵分解常被用在推荐系统中,作为提取潜在特征的方法。当处理大规模稀疏数据时,传统推荐算法存在预测值大量越界且波动的问题。增加限界约束已被证明是解决这一问题的有效方案。然而,现有限界算法只能处理一对固定的边界,且在应用于大规模数据时非常耗时。在这篇文章中,我们提出一种全新的算法,称为模限界矩阵分解(Magnitude Bounded Matrix Factorisation, MBMF)。它允许每个用户或物品的边界不同,并且能高效处理大规模数据集。这一算法的核心思想是,构造一个能对每个用户或物品特征向量模长进行约束的模型。通过坐标系变换,设置球面坐标系中向量半径为相应模长,该算法可将上述约束优化问题转变为无约束优化问题,后者能被无约束优化算法轻松求解,例如随机梯度下降。同时,我们探索了一种加速计算方法,并给出了如何从历史数据中提取模长约束。模拟数据集和真实数据集上的实验表明,在大多数情况下,MBMF在准确率和时间复杂度上均优于现有算法。

【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解_数据集_02

【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解_机器学习_03

在Synthetic 数据集上的效果

【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解_矩阵分解_04

在两个数据集上的效果

总结

论文下载:​​http://arxiv.org/pdf/1807.05515​​

不多说了,徐亦达老师团队出品,必属精品,建议下载慢慢看。

【首发】徐亦达团队新论文推荐:模限界矩阵分解_矩阵分解_05


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