Modeling User Exposure in Recommendation
Posted on23 Oct 2015
Le filtrage collaboratif analyse les préférences des utilisateurs pour des éléments (livres, films, restaurants, documents universitaires, etc.) en exploitant les schémas de...En savoir plus
Dynamic Poisson Factorization
Posted on23 Sep 2015
Les modèles pour les systèmes de recommandation utilisent des facteurs latents pour expliquer les préférences et les comportements des utilisateurs vis-à-vis d’un...En savoir plus
Content-based recommendations with Poisson factorization
Posted on23 Déc 2014
Nous développons un modèle collaboratif de factorisation de Poisson (CTPF), un modèle génératif d’articles et les préférences du lecteur. CTPF peut être...En savoir plus
Leveraging User Libraries to Bootstrap Collaborative Filtering
Posted on23 Août 2014
Nous introduisons un nouveau modèle graphique, le modèle de partition de sujet collaboratif (CSTM), pour des recommandations personnelles de documents textuels. La...En savoir plus
Active Learning for Matching Problems
Posted on23 Juin 2012
Un apprentissage efficace des préférences de l’utilisateur est essentiel pour alléger le fardeau de l’utilisateur lié à divers types de problèmes d’appariement....En savoir plus