In this paper, we propose a listwise approach for constructing user-specific rankings in recommendation systems in a collaborative fashion. We contrast the listwise approach to previous pointwise and pairwise approaches, which are based on treating either each rating or each pairwise comparison as an independent instance respectively. By extending the work of (Cao et al. 2007), we cast listwise collaborative ranking as maximum likelihood under a permutation model which applies probability mass to permutations based on a low rank latent score matrix. We present a novel algorithm called SQL-Rank, which can accommodate ties and missing data and can run in linear time. We develop a theoretical framework for analyzing listwise ranking methods based on a novel representation theory for the permutation model. Applying this framework to collaborative ranking, we derive asymptotic statistical rates as the number of users and items grow together. We conclude by demonstrating that our SQL-Rank method often outperforms current state-of-the-art algorithms for implicit feedback such as Weighted-MF and BPR and achieve favorable results when compared to explicit feedback algorithms such as matrix factorization and collaborative ranking.


翻译:在本文中,我们提出了一个以协作方式构建建议系统中用户特有排名的列表方法。我们将列表方法与先前的点对点和对对点方法进行比较,这些方法分别以将每个评级或对比分别作为独立实例对待为基础。通过扩展(Cao 等人,2007年)的工作,我们将合作排名作为根据低级别潜值评分矩阵将概率质量应用于变异的变异模型的最大可能性列表。我们提出了一个名为 SQL-Rank 的新算法,它可以容纳链接和缺失的数据,并可在线性时间运行。我们开发了一个理论框架,用以根据对变异模型的新表述理论分析列表排序方法。将这一框架应用到合作排名中,我们从用户和项目的数量增长中得出零乐观的统计率。我们通过证明我们的SQL-Rank 方法往往超越了诸如Weighted-MF和BPR等隐含反馈的当前状态的算法,在与明确反馈算法相比,例如矩阵要素化和协作排名时,可以取得有利的结果。

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