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Données manquantes dans un modèle à blocs latents pour la recommandation

Authors :
Frisch, Gabriel
Leger, Jean-Benoist
Grandvalet, Yves
Heuristique et Diagnostic des Systèmes Complexes [Compiègne] (Heudiasyc)
Université de Technologie de Compiègne (UTC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Frisch, Gabriel
Source :
51es Journées de statistique de la SFdS (jds 2019), 51es Journées de statistique de la SFdS (jds 2019), Jun 2019, Nancy, France
Publication Year :
2019
Publisher :
HAL CCSD, 2019.

Abstract

National audience; Nous présentons un modèle statistique basé sur le LBM pour réaliser une recommandation sociale. Le modèle utilise des variables latentes pour modéliser un pro-cessus de manquement de données de type NMAR. Mots-clés. Recommandation sociale, LBM , NMAR Abstract. We present a statistical model based on the LBM for collaborative filtering. The model introduces some latent variables to model the NMAR missing data procesus.

Details

Language :
French
Database :
OpenAIRE
Journal :
51es Journées de statistique de la SFdS (jds 2019), 51es Journées de statistique de la SFdS (jds 2019), Jun 2019, Nancy, France
Accession number :
edsair.dedup.wf.001..1cc286ff9d82d87ca29cd8cb3f404548