Probabilistic Matrix Factorization

计算机科学 协同过滤 概率逻辑 矩阵分解 推荐系统 因式分解 统计模型 限制玻尔兹曼机 人工智能 机器学习 算法 深度学习 量子力学 物理 特征向量
作者
Andriy Mnih,Ruslan Salakhutdinov
出处
期刊:Neural Information Processing Systems 卷期号:20: 1257-1264 被引量:970
链接
摘要

Many existing approaches to collaborative filtering can neither handle very large datasets nor easily deal with users who have very few ratings. In this paper we present the Probabilistic Matrix Factorization (PMF) model which scales linearly with the number of observations and, more importantly, performs well on the large, sparse, and very imbalanced Netflix dataset. We further extend the PMF model to include an adaptive prior on the model parameters and show how the model capacity can be controlled automatically. Finally, we introduce a constrained version of the PMF model that is based on the assumption that users who have rated similar sets of movies are likely to have similar preferences. The resulting model is able to generalize considerably better for users with very few ratings. When the predictions of multiple PMF models are linearly combined with the predictions of Restricted Boltzmann Machines models, we achieve an error rate of 0.8861, that is nearly 7% better than the score of Netflix's own system.

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