Howtosignalprocessing
- Dlaczego warto używać czynników uwzględnienia matrycy w systemie rekomendacji?
- Czy Netflix nadal korzysta z czynników macierzy?
- Czy oszacowanie Matrix zapewnia spersonalizowane zalecenia?
- Dlaczego warto używać NMF przez SVD?
Dlaczego warto używać czynników uwzględnienia matrycy w systemie rekomendacji?
Filtrowanie współpracy to zastosowanie faktoryzacji macierzy w celu zidentyfikowania relacji między elementami i podmiotami użytkowników. Dzięki wkładowi ocen użytkowników w elementach sklepu chcielibyśmy przewidzieć, w jaki sposób użytkownicy oceniają elementy, aby użytkownicy mogli uzyskać zalecenie na podstawie prognozy.
Czy Netflix nadal korzysta z czynników macierzy?
Wykazano, że utajona faktorizowanie macierzy przewyższa inne metody rekomendacji w konkursie rekomendacji Netflix i od tego czasu staje się niezwykle popularne. Faktoryzację macierzy można rozszerzyć na bardziej złożone modele poprzez głębokie uczenie się, w których macierz elementu użytkownika jest rozkładana na wiele warstw.
Czy oszacowanie Matrix zapewnia spersonalizowane zalecenia?
W zamian system filtrowania współpracy zapewnia użyteczne spersonalizowane zalecenia dotyczące nowych elementów.
Dlaczego warto używać NMF przez SVD?
W takich przypadkach NMF działa lepiej, ponieważ założenie o wartościach brakujących jest wbudowane do Algo. W przypadku SVD nie zakłada niczego o brakujących wartościach. Musisz więc podać brakującą wartość imputacji dla SVD. To może przynieść niepotrzebny hałas.
