【论文标题】List-wise learning to rank with matrix factorization for collaborative filtering （RecSys '10 recsys.ACM ）
【论文作者】
Yue ShiDelft University of Technology, Delft, Netherlands
Martha LarsonDelft University of Technology, Delft, Netherlands
Alan HanjalicDelft University of Technology, Delft, Netherlands
【论文链接】Paper（4-pages // Double column）
【注】基于 Pairwise 和 Listwise 的排序学习
【注】l2r约束优化函数的， 矩阵分解（MF）是主体。
【摘要】
本论文提出了一种协同过滤的排序方法——ListRank-MF。该方法将一种基于列表的学习排序算法与矩阵分解 (MF) 相结合。排序列表上的 items 是通过最小化一个损失函数，该损失函数表示训练列表和输出列表之间的不确定性，输出列表由MF排序模型ListRank-MF生成。ListRank-MF具有低复杂度的优点，并且分析表明该损失函数与给定的用户-项目矩阵的观测评分成线性关系。我们还通过实验证明了 ListRank-MF的有效性，并将其与基于项目的协同推荐以及一种最新的协同排名方法 (CoFiRank) 进行了比较。