행렬 인수 분해로 추천을 생성하는 방법

Question

추천 시스템에서 행렬 계수 분해 (잠재 인자 모델)에 대한 몇 가지 논문을 읽었으며 알고리즘을 구현할 수 있습니다.이 연구 결과는 MovieLens 데이터 세트에서 설명한 것처럼 비슷한 RMSE 결과를 얻을 수 있습니다. .

그러나 내가 예상 한 등급을 평가하여 모든 사용자에 대해 최상위 K (예 : K = 10) 권장 동영상 목록을 생성하려고 시도하면 높은 점수를받은 것으로 생각되는 영화 모든 사용자의

그게 작동하는지 아니면 잘못된 것이 있습니까?

Answer 1

이 문제는 권장되는 알려진 문제입니다.

"해리포터"효과라고도합니다. (거의) 모두 해리 포터를 좋아합니다. 대부분의 자동화 된 절차는 일반적으로 인기있는 항목을 찾아 사용자에게 권장합니다.

매우 인기있는 항목을 걸러 낼 수도 있고 예측 된 등급을 항목의 세계적으로 인기가 낮은 항목보다 낮은 계수로 곱할 수도 있습니다.