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One-Class Collaborative Filtering

在很多推荐系统中,并不像netflix是可以拿到用户的评分数据(例如,1-5分)的,像新闻推荐、书签推荐等,训练数据往往只有是否点击/是否收藏这种0/1的数据。而且,这些数据特别稀疏(正例很少),而且非正例也不一定是负例(一篇文章没点击,可能是确实不感兴趣,也可能是感兴趣但之前系统没有给他推荐过[unlabeled positive])。之前的文章多将这种one-class problem看成一个分类问题,本文从cf的角度,提出了weighted low-rank approximation和negative example sampling两种framework来解决occf。

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