¿Cuáles son las mejores maneras de incorporar información lateral en la factorización matricial?

1 Características de usuario y elemento

Una forma de incorporar información lateral es utilizar las características de usuario y elemento como entradas adicionales al modelo MF. Estas características pueden ser categóricas (como género, edad, género o categoría) o numérico (como el precio, la calificación o la popularidad). Las entidades se pueden codificar como vectores o matrices, y luego concatenarse o multiplicarse con los factores latentes de los usuarios y elementos. De esta manera, el modelo MF puede aprender cómo las características afectan a las preferencias de elementos de usuario y ajustar los factores latentes en consecuencia. Por ejemplo, un usuario puede preferir diferentes géneros de películas dependiendo de su edad o estado de ánimo, y un artículo puede tener diferentes clasificaciones dependiendo de su precio o calidad.

2 Regularización basada en gráficos

Otra forma de incorporar información lateral es utilizar la regularización basada en gráficos para imponer restricciones a los factores latentes de los usuarios y los elementos. La regularización basada en gráficos puede derivarse de la información lateral que representa las relaciones o similitudes entre los usuarios o elementos, como redes sociales, patrones de compra conjunta o características basadas en contenido. La regularización basada en gráficos puede ser lineal o no lineal, y se puede agregar como un término de penalización a la función objetivo MF. De esta manera, el modelo MF puede aprender factores latentes que son suaves y consistentes con la estructura del gráfico, y evitar problemas de sobreajuste o escasez. Por ejemplo, un usuario puede tener preferencias similares a sus amigos o seguidores, y un artículo puede tener características similares a sus artículos comprados o vistos conjuntamente.

3 Inferencia bayesiana

Una tercera forma de incorporar información lateral es utilizar la inferencia bayesiana para modelar la incertidumbre y el conocimiento previo de las calificaciones de los elementos del usuario. La inferencia bayesiana se puede aplicar al modelo MF asumiendo distribuciones probabilísticas para las calificaciones, los factores latentes y la información lateral. La información lateral puede ser observada o latente, y puede ser utilizada como covariables o hiperparámetros en el modelo bayesiano. El modelo bayesiano se puede estimar utilizando varios métodos, como la cadena de Markov Monte Carlo. (MCMC), inferencia variacional o descenso de gradiente estocástico. De esta manera, el modelo MF puede aprender factores latentes que son robustos y adaptables a la información lateral, y proporcionar estimaciones posteriores e intervalos de confianza para las calificaciones. Por ejemplo, un usuario puede tener calificaciones inciertas o ruidosas debido a sus preferencias o sesgos, y un artículo puede tener calificaciones previas basadas en su popularidad o reputación.

4 Redes neuronales

Una cuarta forma de incorporar información lateral es usar redes neuronales para aprender interacciones complejas y no lineales entre las calificaciones, los factores latentes y la información lateral. Las redes neuronales se pueden integrar con el modelo MF utilizando diferentes arquitecturas, como autocodificadores, redes convolucionales, redes recurrentes o redes de atención. La información lateral puede estar incrustada o codificada como entradas, salidas o capas ocultas en la red neuronal. La red neuronal se puede entrenar utilizando varias técnicas, como la retropropagación, la caída o la normalización por lotes. De esta manera, el modelo MF puede aprender factores latentes que son expresivos y flexibles a la información lateral, y capturar dependencias de alto orden y largo alcance entre las calificaciones. Por ejemplo, un usuario puede tener preferencias complejas y dinámicas basadas en su contexto o historial, y un elemento puede tener características ricas y diversas basadas en su contenido o metadatos.

5 Métodos híbridos

Una quinta forma de incorporar información lateral es utilizar métodos híbridos que combinen dos o más de las formas anteriores. Los métodos híbridos pueden aprovechar las fortalezas y superar las limitaciones de cada forma individual, y lograr un mejor rendimiento e interpretabilidad que los métodos individuales. Los métodos híbridos se pueden diseñar utilizando diferentes estrategias, como conjunto, fusión o apilamiento. La información lateral puede ser compartida o específica para cada método individual, y puede integrarse en diferentes niveles, como entrada, salida o latente. Los métodos híbridos se pueden optimizar utilizando varios algoritmos, como el descenso de coordenadas, la alternancia de mínimos cuadrados o el aumento de gradiente. De esta manera, el modelo MF puede aprender factores latentes que son integrales y óptimos para la información lateral, y proporcionar recomendaciones más precisas y diversas. Por ejemplo, un usuario puede tener múltiples y heterogéneas fuentes de información secundaria que afectan sus preferencias, y un elemento puede tener múltiples y heterogéneos aspectos que describen sus características.

6 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?