Low Rank Matrix Factorization1 43. 추천 시스템 : 관련된 다른 상품을 추천해주기(Low Rank Matrix Factorization) 이번에는 collaborative filtering algorithm에서 한단계 더 나아가서 어떤 손님이 영화를 보고자 할때 관련된 다른 영화들을 추천해주는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 이전에 배운 예제를 다시 가져오면 아래 그림과 같습니다. 5개의 영화가 있고 4명의 유저가 있습니다. 이들이 준 평점들은 Y로 나타낼 수 있습니다. Y가 주어졌기 때문에 이것을 x 와 세타로 표현하면 아래 그림의 오른쪽 matrix와 같이 됩니다. Y = 세타T(j) * x(i) 여기에서 모든 영화가 가지고 있는 x features들을 하나의 row로 합쳐서 X vector를 만들면 아래 그림 왼쪽 밑에와 같이 됩니다. 또, 모든 사람이 가지고 있는 선호도인 세타 parameters들을 하나의 row로 합쳐서 θ.. 2016. 9. 4. 이전 1 다음
