728x90 반응형 Matrix Factorization2 Non-negative Matrix Factorization (NMF), 비음수 행렬 분해 Non-negative Matrix Factorization (NMF) and its ApplicationsBasic Concepts행렬 $V \in \mathbb{R}^{n \times m}$를 두 행렬 $W \in \mathbb{R}^{n \times r}$, $H \in \mathbb{R}^{r \times m}$의 곱으로 분해하는 방법이다. 이름에서 알 수 있듯이 $V$, $W$, $H$의 모든 원소들은 음수가 아니다.\[ V \approx HW \] Objective FunctionObjective는 다음과 같다.\[ \underset{W, H \ge 0}{\min} \| V - WH \|_F^2 \]$\| \cdot \|_F$는 Frobenius norm이다. 예를 들어 $\| A - B \|.. 2024. 1. 2. [CS246] RecSys (4) - Latent Factor Models (Matrix Factorization, MF, UV decomposition) 이번 포스팅은 2006년에 넷플릭스 대회를 통해 실제 추천시스템 대회에서 utility matrix의 형태와 평가기준(evaluation criterion)에 대해 살펴본다.그리고 넷플릭스 utitlity matrix를 채우는 방법으로 UV decomposition을 소개하고, 이를 이용한 모델을 설명한다. ※ Matrix Factorization (MF)은 종종 UV decomposition 등으로 불린다.※ MF로 얻는 두 행렬은 Google에서는 U와 V, wiki에서는 H와 W로 표기한다. 여기서는 CS246의 표기(P와 Q)를 따른다.The Netflix PrizeTraining data100M개의 ratings (1-5의 평점을 가짐)user 수: 480Kmovie 수: 18KTest data.. 2023. 10. 24. 이전 1 다음 728x90 반응형
