Probabilistic and Bayesian nonparametric approaches for recommender systems and networks

Probabilistic and Bayesian nonparametric approaches for recommender systems and networks

Nous proposons deux nouvelles approches pour les systèmes de recommandation et les réseaux. Dans la première partie, nous donnons d’abord un aperçu sur les systèmes de recommandation avant de nous concentrer sur les approches de rang faible pour la complétion de matrice. En nous appuyant sur une app...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Todeschini, Adrien
Other Authors: Bordeaux
Language:en
Published: 2016
Subjects:
Systèmes de recommandation
Filtrage collaboratif
Complétion de matrice de rang faible
Modèles probabilistes
Espérance-maximisation
Réseaux
Parcimonie
Comportement en loi de puissance
Structure en communautés
Méthodes bayésiennes non paramétriques
Mesures complètement aléatoires
Monte Carlo par chaîne de Markov
Graphes
Recommender systems
Collaborative filtering
Low-rank matrix completion
Probabilistic models
Expectation maximization
Networks
Graphs
Sparsity
Power-law behavior
Community structure
Bayesian nonparametrics
Completely random measures
Markov chain Monte Carlo
Online Access:http://www.theses.fr/2016BORD0237/document

Internet

http://www.theses.fr/2016BORD0237/document

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