arXiv · cs.AI · Xinyu He, Jose Sepulveda, Mostafa Rahmani, Alyssa Woo, Fei Wang, Hanghang Tong · 9 小时前模型评分33
TintCF：用时间信息为协同过滤去噪
Time Will Tell: Harness Time to Denoise Collaborative Filtering
导读
研究提出 TintCF 机制，通过生成融合全局偏好与时间模式的时间感知用户/物品嵌入向量（embedding），并采用重加权邻接矩阵（Tint-A）和重加权损失函数（Tint-L）两种策略识别并修正噪声交互。在四个真实数据集上的实验显示，时间信息确实有助于找出并纠正噪声边，提升推荐模型对隐式反馈噪声和恶意交互的鲁棒性。代码已公开。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “In this work, we introduce a simple yet effective mechanism for generating time-aware user/item embeddings that capture both global preferences and temporal patterns.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org