Matrix Factorizationとは - Qiita

Machine Learning Advent Calendarです。 普段はGunosyという会社で推薦システムを作ってます はじめに 推薦システムに関する最近の文献を読むと結構な割合で出てくるMatrix Factorizartion(MF)と呼ばれる手法があります。 ざっくり言うとこの手法は協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つでもあります。 本記事ではこの手法を紹介していきます。 協調フィルタリング まず協調フィルタリングについておさらいしましょう。 あるサービスで3人のユーザが５つのアイテムに対して5段階評価をしたとき、その評価値を以下のようにベクトルで表すことができます。

[teddy-g]

次元縮減の手法のひとつ、Matrix Factorizationについて。協調フィルタリングと相性がいいそうな。

[hase0831]

“協調フィルタリングにおける次元削減を行うことでよりよい推薦を行おうという手法であり、 Netflix Prize(100万ドルの賞金が賭けられた推薦システムのコンテスト)で最も成果を上げたモデルの一つ”

[dotnetmemo]

“Matrix Factorization”

[wata88]

去年は，これの勉強ばっかりしてたわ

[sessan]

ネットフリックス・チャレンジでも使われて、成果をあげたリコメンデーション手法のMatrix Factorizationをgunosyの中の人が紹介したQiitaのエントリー。

[jusuke]

“Regular-SVD”

[akihiro-matsui]

R

[nashibao]

MF臭いと思ってたけどやっぱりそうなのかな．それにしてもNMFは15年くらいたってるけど、まだ主流って言われるのはすごいのか研究が遅いのか．． 機械学習 - Matrix Factorizationとは - Qiita [キータ]

[hoxo_m]

"推薦システムの評価値における0は「評価値が0」ではなく「評価していない」ことを表す値です。なのでその0という情報を保存しながら次元削減を行うと推薦の最適化にはあまり有効ではない形で変換されてしまうことに

[kukita]

【#機械学習】“Gunosy”の中の人によるエントリ。「Matrix Factorization」と呼ばれる #推薦システム に関する手法について。自分用メモφ(..) #統計学 #データ →

[gomayumax]

酔ってるので明日読むw

[kiyukuta]

“値があるところのみで最適化していくMatrix Factorizationが推薦システムには有効”

[sucrose]

“推薦システムの評価値における0は一般的には「評価値が0」だったわけではなく「評価していない」ことを表す値です。 なのでその0という情報を保存しながら次元削減を行うと推薦の最適化にはあまり有効ではない”