Zalety
Znajomość domeny nie jest wymagana
Nie potrzebujemy wiedzy z zakresu danej domeny, ponieważ wektory dystrybucyjne są zapamiętywane automatycznie.Spokój ducha
Ten model może pomóc użytkownikom odkrywać nowe zainteresowania. W izolacji system ML może nie wie, że użytkownik jest zainteresowany danym produktem, ale model nadal może polecamy to, ponieważ podobni użytkownicy są zainteresowani tym produktem.Dobry punkt wyjścia
W pewnym stopniu system potrzebuje tylko macierzy sprzężenia zwrotnego, aby wytrenować macierz na podstawie modelu rozkładanego na czynniki pierwsze. System nie potrzebuje w szczególności funkcji kontekstowych. W praktyce można go użyć jako jednego z wielu generatorów kandydatów.
Wady
Nie obsługuje nowych produktów
Prognoza modelu dla danej pary (użytkownik, element) jest kropką iloczyn odpowiednich wektorów dystrybucyjnych. Jeśli więc element nie jest widoczny, podczas trenowania system nie może utworzyć dla niego wektora dystrybucyjnego wysyłać do modelu za pomocą tego elementu. Ten problem jest często nazywany problemu zimnego startu. Poniższe metody mogą jednak pomóc: problem zimnego startu w pewnym stopniu:
Prognoza w WALS. Otrzymano nowy element, \(i_0\) który nie był trenowany, jeśli system ma kilka interakcji z użytkownikami, można łatwo obliczyć wektor dystrybucyjny \(v_{i_0}\) dla tego elementu bez konieczności aby wytrenować cały model. System musi po prostu rozwiązać następujące problemy równanie lub wersja ważona:
\[\min_{v_{i_0} \in \mathbb R^d} \|A_{i_0} - U v_{i_0}\|\]
Powyższe równanie odpowiada jednej iteracji w WALS: wektory dystrybucyjne są zachowywane, a system rozwiązuje problem z elementu \(i_0\). To samo można zrobić w przypadku nowego użytkownika.
Heurystyka do generowania reprezentacji właściwościowych nowych elementów. Jeśli system nie ma interakcji, system może oszacować jego umieszczenie uśredniając reprezentacje właściwościowe elementów z tej samej kategorii, tego samego przesyłającego (w YouTube) itd.
Trudno uwzględnić funkcje poboczne w zapytaniu lub elemencie
Funkcje boczne to wszelkie cechy inne niż identyfikator zapytania lub elementu. Do filmów rekomendacje, funkcje boczne mogą obejmować kraj lub wiek. Zawiera poprawia jakość modelu. Chociaż włączenie funkcji dodatkowych w WALS może nie być łatwe, umożliwia to uogólnienie WALS.
Aby uogólnić WALS, rozszerzaj macierz danych wejściowych o funkcje, definiując macierz bloków \(\bar A\), gdzie:
- Blokada (0, 0) to pierwotna macierz opinii \(A\).
- Blokuj (0, 1) to kodowanie wielu jednocześnie funkcji użytkownika.
- Block (1, 0) to kodowanie wielu funkcji produktu.