Factorisation multi-biais pour de meilleures recommandations

Modou Gueye Talel Abdessalem 1 Hubert Naacke 2
1 DBWeb
LTCI - Laboratoire Traitement et Communication de l'Information
2 BD - Bases de Données
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
Résumé : La factorisation biaisée de matrices offre une grande qualité de prédiction pour les systèmes de recommandation. Mais elle attribut un comportement uniforme à tous les utilisateurs et produits. Ce papier proposons une amélioration de la factorisation biaisée de matrices. Notre proposition utilise des groupes de produits similaires. Elle attribue à chaque utilisateur un biais pour chaque groupe de produits. Nos expérimentations sur des jeux de données réels montrent l'efficacité de notre approche.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00913873
Contributor : Modou Gueye <>
Submitted on : Wednesday, December 4, 2013 - 2:52:03 PM
Last modification on : Thursday, October 17, 2019 - 12:36:46 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-00913873, version 1

Citation

Modou Gueye, Talel Abdessalem, Hubert Naacke. Factorisation multi-biais pour de meilleures recommandations. 5ème COLLOQUE NATIONAL SUR LA RECHERCHE EN INFORMATIQUE ET SES APPLICATIONS (CNRIA '13), Apr 2013, Ziguinchor, Sénégal. ⟨hal-00913873⟩

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