【论文标题】Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems(2009,Published by the IEEE Computer Society)

【论文作者】Yehuda Koren(Yahoo Research) , Robert Bell and Chris Volinsky( AT&T Labs—Research)

【论文链接】Paper(8-pages // Double column)

【Info】

  此篇论文的作者是netflix prize 2007冠军。

 

【摘要】

  正如Netflix奖竞赛所展示的那样,矩阵分解模型(matrix  factorization  models)优于传统的近邻技术(nearest-neighbor techniques),以产生产品推荐,允许添加额外的信息,如隐式反馈、时间效应和置信水平。

【总述】

  现代的消费者被各种选择所淹没。电子零售商和内容提供商提供了大量的产品,提供了前所未有的机会来满足各种特殊的需求和口味。将消费者与最合适的产品相匹配是提高用户满意度和忠诚度的关键。因此,越来越多的零售商开始对推荐系统感兴趣,该系统分析用户对产品的兴趣模式,以提供符合用户口味的个性化推荐。因为好的个性化推荐可以为用户体验增加另一个维度,像亚马逊和Netflix这样的电子商务领导者,已经将推荐系统作为其网站的重要组成部分。

  这样的系统对诸如电影、音乐和电视节目等娱乐产品特别有用。许多顾客会看同一部电影,每个顾客都可能会看很多不同的电影。事实证明,客户愿意表明他们对特定电影的满意程度,因此有大量的数据可供选择,哪些电影对哪些客户具有吸引力。公司可以分析这些数据,进而向特定的客户推荐电影。

【推荐系统的策略】

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