0-1 데이터에 대한 행렬 인수 분해

Question

행렬 인수 분해 (MF) 모델을 학습하고 성능을 평가하기 위해 회수를 사용하기 위해 0-1 데이터를 사용합니다. 제로 데이터의 경우 두 가지 방법으로 해석 할 수 있습니다. 첫째, 사용자는 대충 좋아하지 않습니다. 둘째, 사용자는 그것에 대해 알지 못하거나 좋아하지 않습니다. 첫 번째 조건에서는 무작위로 음의 샘플을 샘플링하고 그래디언트 강하를 사용합니다. 후자의 경우 기밀 매개 변수를 사용하고 분석 식을 반복적으로 업데이트합니다. 나는 그들이 완전히 다른 결과를주고 이것이 내가 당황 스럽다는 것을 알았다. 누군가 나를 도울 수 있습니까?

Answer 1

어떤 결과가 다른가요?

"기밀 매개 변수"란 무엇입니까? 또한 추천 시스템의 맥락에서 0-1 데이터의 해석 처리

3 흥미로운 논문 (나는 그 중 하나에 공동 저자 오전) :

1. 후 등 : Collaborative filtering for implicit feedback datasets
2. Rendle 등 : BPR: Bayesian personalized ranking from implicit feedback
3. 팬 등 : One-class collaborative filtering