관심사를 기반으로 유사한 사용자를 추천하는 recsys 알고리즘의 유형 또는 계열은 무엇입니까?

Question

저는 Coursera MooC에서 추천 시스템을 배우고 있습니다. 나는 세 가지 유형의 필터링 방법 (소개 과정에서)이 있음을 알고있다.
a. 내용 기반 필터링
b. 항목 - 품목 협업 필터링
c. 사용자 - 사용자 협업 필터링

이 것을 이해하면 - 비슷한 사용자가 관심 분야/선호도에 근거한 권고는 어디입니까?에 속한 적이 있나요? 예를 들어, 사용자 -> TopicsOfInterest0 .. n 관계가 있다고 가정합니다. 나는 각각의 TopicsOfInterest (vector)를 기반으로 유사한 다른 사용자들을 추천하고 싶다.

Answer 1

이 세 가지 유형이 모든 추천 시스템의 철저한 분류인지는 잘 모르겠습니다.

실제로 모든 행렬 인수 분해 기반 알고리즘 (SVD 등)은 항목 기반과 사용자 기반입니다. 그러나 TopicsOfInterest (요인)은 알고리즘에 의해 자동으로 추론됩니다. 예를 들어 Apache Spark에는 alternating least squares (ALS) 알고리즘 구현이 포함되어 있습니다. Spark의 API에는 userFeatures 메서드가 있습니다.이 메서드는 (대략) 행렬을 반환하고 각 기능에 대한 사용자의 태도를 예측합니다.

가장 남은 일은 가장 유사한 사용자 집합을 주어진 사용자에게 계산하는 것입니다 (예 : cosine similarity에 의해 주어진 것 중 가장 가까운 벡터 찾기).