FISSA: Fusing Item Similarity Models

推薦システム

タスク

系列予測としてレコメンドモデルを構築する. すなわちユーザーの行動履歴(例えばアイテムIDの列) \[A_1, A_2, \ldots, A_n\] に対して \(A_{n+1}\) を予測する.

やりたいこと

手法概要

各アイテム \(A_i\) に対するローカル表現 \(x_i\) のスコアを \[z \ast x_i\] で得る.

その他

実用を考えると \(g\) の計算は大変. 定数にしてしまった実験もやっていて, 性能は落ちるが悪くはない.