Matrix Factorizationとレコメンドと私 - Qiita

レコメンドにおける次元削減手法の一つであるMatrix Factorizationについてまとめた自分用メモ的なものです。 なおタイトルは「部屋とYシャツと私」にちなんだだけで、ちなんだ意味はありません。 1. レコメンドシステムにおける次元削減 1.1 レコメンドの設定と協調フィルタリング すでにレコメンドをたくさんされている方にとってはとても当たり前の話かもしれませんが一応前提をば。 今回考えるデータセットはMovieLens100kのように「ユーザ×アイテム」の行列でできているもので、例えば以下のような形のものを想定しています。 レコメンドでおなじみの協調フィルタリング1では相関係数やコサイン類似度を用いてユーザ（orアイテム）同士の類似度を出し、それを用いた評価の予測値に基づきレコメンドをするという趣旨のものでした。 この協調フィルタリングのようなレコメンド手法のことを近傍ベースア