Monday, April 28, 2025

Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems

 

https://ieeexplore.ieee.org/document/5197422

https://developers.google.com/machine-learning/recommendation/collaborative/matrix


機器自己train出matrix, 但通常不具解釋性...


Illustration of matrix factorization using the recurring movie example.


核心概念:矩陣分解(Matrix Factorization)

  •     將使用者-項目的評分矩陣分解為兩個低維的潛在因子矩陣(latent factor matrices):一個代表使用者偏好,一個代表項目特徵。
  •     使用者對某項目的預測評分,即是兩個潛在向量的內積。

優點

  •     能夠捕捉潛在的使用者與項目之間的互動。
  •     相比記憶式方法更具可擴展性與準確性。
  •     可以容易地融合額外資訊(如時間效應、隱式反饋等)。

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