Personalized Latent Structure Learning for Recommendation
In recommender systems, users' behavior data are driven by the interactions of user-item latent factors. To improve recommendation effectiveness and robustness, recent advances focus on latent factor disentanglement via variational inference. Despite significant progress, uncovering the underly...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 45(2023), 8 vom: 26. Aug., Seite 10285-10299
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| 1. Verfasser: |
Zhang, Shengyu
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Feng, Fuli,
Kuang, Kun,
Zhang, Wenqiao,
Zhao, Zhou,
Yang, Hongxia,
Chua, Tat-Seng,
Wu, Fei |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2023
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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