Матричная факторизация (рекомендательные системы)
-
Основы матричной факторизации
- Матричная факторизация — это метод, который позволяет представить сложные данные в виде матрицы, состоящей из меньших матриц.
- Алгоритмы матричной факторизации используются для предсказания рейтингов пользователей и элементов.
-
SVD и его модификации
- SVD (Singular Value Decomposition) — это классический алгоритм матричной факторизации, который широко используется в рекомендательных системах.
- SVD++ — это модификация SVD, которая учитывает неявные взаимодействия и предпочтения пользователей.
- Асимметричный SVD объединяет преимущества SVD++ и основан на модели, что позволяет эффективно работать с новыми пользователями и элементами.
-
SVD для конкретных групп
- SVD, ориентированный на конкретные группы, может быть эффективным для решения проблемы холодного запуска.
- Группировка пользователей и элементов на основе сходства характеристик позволяет быстро прогнозировать рейтинги новых пользователей и элементов.
-
Гибридные методы матричной факторизации
- Гибридные методы объединяют явные и неявные взаимодействия или контент и совместные данные.
-
МФ с глубоким обучением
- В последние годы были предложены методы глубокого обучения, которые обобщают традиционные алгоритмы матричной факторизации.
- Однако эффективность глубокого обучения в простых сценариях совместной фильтрации остается под вопросом.
-
Проблемы в современной исследовательской практике
- В исследованиях было выявлено, что воспроизводимость результатов в области рекомендательных систем низкая, и существует необходимость в улучшении научных практик.