1、Information

publication:CoRR 2012

2、What

商品推荐中常用的方法矩阵因子分解(MF),协同过滤(KNN)只考虑了用户购买的商品,文章提出利用购买与未购买的偏序关系对,利用机器学习的方法,进行模型训练,发现对于未购买商品的推荐(即排序问题)效果有提升。

3、Dataset

Rossmann(online shop):user-item(1w-4k), Netfliex(DVD rental dataset)

4、How

input:

Ds(u,i,j):用户购买商品偏序关系对的集合

output:BPR模型参数.

在MF 和KNN 中分别是

MF: X=WH'.输出为W,H

KNN:X=sum(C).输出为C.

method:

论文不使用通常MF和KNN算法中,最小化损失函数来得到模型参数;而是利用用户对商品购买和未购买的偏序对关系,采用的是最大化BPR算法参数的后验概率,通过随机梯度下降的方法,得到MF和KNN算法的参数,进行商品的排序推荐。

5、Evaluation:

AUC: 从每个用户的(u,i,j)偏序关系中抽出一条用作测试。

baseline:

most popular, cosine-KNN, SVD-MF,WR-MF

6、Conclusion

利用偏序关系做商品推荐,是一个很强的baseline;

7、Think

文章是基于用户购买记录,利用偏序关系对做商品推荐(思考:与社交媒体结合,预测用户购买商品的偏序关系?研究意义是:社交媒体信息可以用于对商品购买的预测。)

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