[推荐系统] Xbox 推荐 paper

0  RecSys2012 上的讲Xbox推荐的一篇paper,    http://www.eng.tau.ac.il/~noamk/papers/KNPS12.pdf 

工业界的角度, 解决推荐系统中的几个问题:

 

1, 负样本问题:

随机抽样, 保证正负样本个数相同. 

 

2, Evulation算法:

其实是Macro DOA 的简化版本. 

对每个user, 选取一个like 的 item a 作为测试样本,  然后在选择一个"新"的item b做对比.  这里的"新" 是指该user之前没有看到过. 

 

那么对算法来说,  用训练的模型来预测a, b 的打分. 好的算法应该保证上a > b

 

3, online/offline 的架构:

offline 训练模型, 

online 使用模型来做推荐. 

 

4, 算法:

矩阵分解的方法.