A Comparative Study of Collaborative Filtering Algorithms, Lee+, arXiv'12

[AkihikoWatanabe]

https://arxiv.org/pdf/1205.3193.pdf

[AkihikoWatanabe]

様々あるCFアルゴリズムをどのように選択すべきか、# of users, # of items, rating matrix densityの観点から分析した研究。

1. 特にcomputationに関する制約がない場合は・・・、NMFはsparseなデータセットに対して最も良い性能を発揮する。BPMFはdenseなデータセットに対して最も良い性能を発揮する。そして、regularized SVD, PMFはこれ以外の状況で最も良い性能を示す（PMFはユーザ数が少ない場合によく機能する一方で、Regularized SVDはアイテム数が小さい場合に良く機能する。）。

2. もしtime constraintが5分の場合、Regularized SVD, NLPMF, NPCA, Rankbased CFは検討できない。この場合、NMFがスパースデータに対して最も良い性能を発揮し、BPMFがdenseで大規模なデータ、それ以外ではPMFが最も良い性能を示す。

3. もしtime constraintが1分の場合、PMFとBPMFは2に加えてさらに除外される。多くの場合Slope-oneが最も良い性能を示すが、データがsparseな場合はNMF。

4. リアルタイムな計算が必要な場合、user averageがbest