Recently, Deep Neural Networks (DNNs) have been widely introduced into Collaborative Filtering (CF) to produce more accurate recommendation results due to their capability of capturing the complex nonlinear relationships between items and users.However, the DNNs-based models usually suffer from high computational complexity, i.e., consuming very long training time and storing huge amount of trainable parameters. To address these problems, we propose a new broad recommender system called Broad Collaborative Filtering (BroadCF), which is an efficient nonlinear collaborative filtering approach. Instead of DNNs, Broad Learning System (BLS) is used as a mapping function to learn the complex nonlinear relationships between users and items, which can avoid the above issues while achieving very satisfactory recommendation performance. However, it is not feasible to directly feed the original rating data into BLS. To this end, we propose a user-item rating collaborative vector preprocessing procedure to generate low-dimensional user-item input data, which is able to harness quality judgments of the most similar users/items. Extensive experiments conducted on seven benchmark datasets have confirmed the effectiveness of the proposed BroadCF algorithm


翻译:最近,深神经网络(DNNS)被广泛引入合作过滤系统(CF),以便产生更准确的建议结果。 但是,基于DNNS的模式通常具有很高的计算复杂性,即耗用非常长的培训时间并储存大量可培训参数。为了解决这些问题,我们提议了一个新的广泛的建议系统,称为“宽合作过滤系统(BroadCF)”,这是一种高效的非线性合作过滤方法。使用DNS,而使用宽学习系统(BLS)作为一种绘图功能,以了解用户和项目之间复杂的非线性非线性关系,这可以避免上述问题,同时实现非常令人满意的建议性能。然而,将原评级数据直接输入BLS不可行。为此,我们提议采用用户项目评级协作矢量预处理程序,以生成低维用户项目输入数据,这能够利用最相似用户/项目的质量判断。在七个基准数据集上进行的广泛实验,证实了拟议的广域CFLS算算法的有效性。

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协同过滤(英语:Collaborative Filtering),简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。协同过滤又可分为评比(rating)或者群体过滤(social filtering)。其后成为电子商务当中很重要的一环,即根据某顾客以往的购买行为以及从具有相似购买行为的顾客群的购买行为去推荐这个顾客其“可能喜欢的品项”,也就是借由社群的喜好提供个人化的信息、商品等的推荐服务。除了推荐之外,近年来也发展出数学运算让系统自动计算喜好的强弱进而去芜存菁使得过滤的内容更有依据,也许不是百分之百完全准确,但由于加入了强弱的评比让这个概念的应用更为广泛,除了电子商务之外尚有信息检索领域、网络个人影音柜、个人书架等的应用等。
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