基于矩阵分解推荐系统参数空间的分析与可视化
摘要：推荐系统是过去十年来最成功的商业技术。像Temu、TikTok和亚马逊这样的技术巨头每年利用该技术创造巨大的收益。尽管有足够的研究文献来提高技术的准确性，但可解释的人工智能在该领域仍然是一个新的想法。2022年，本文作者提出了基于矩阵分解方法的几何解释，并使用几何逼近方法来解决推荐问题。本文继续在这个方向上进行研究，可视化矩阵分解技术的参数空间的内部结构。我们展示了矩阵分解方法的参数分布在一个超球内。经过进一步分析，我们证明了参数的分布不是多元正态分布。
作者：Hao Wang
论文ID：2303.14417
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-03-28