[RecSys] 3. Matrix Factorization

Intro Collaborative Filtering 은 크게 봤을 때 neighborhood method와 latent factor models 2가지로 나눌 수 있음 neighborhood method는 user들 끼리 or item 끼리 유사도를 측정해서 유사한 선호도를 가지는 item의 추천을 진행하는 방식이었다면, latent factor model은 관찰된 데이터 속에서 잠재되어 있는 유저와 아이템의 특성을 뽑아내서 유사한 정도를 파악하고 추천을 진행하는 방식이라고 볼 수 있음! Matrix Factorization 행렬 분해 Interaction Matrix ( 상호작용 행렬 ) 각 유저가 아이템에 대해 매긴 평점, 혹은 구매/클릭 여부를 나타낸 행렬 → 유저의 직접적/간접적인 선호가 드러나..
RecSys 2023. 9. 17. 22:00
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