Howtosignalprocessing
- Mengapa menggunakan pemfaktoran matriks dalam sistem cadangan?
- Adakah Netflix masih menggunakan pemfaktoran matriks?
- Adakah anggaran matriks memberikan cadangan peribadi?
- Mengapa menggunakan NMF melalui SVD?
Mengapa menggunakan pemfaktoran matriks dalam sistem cadangan?
Penapisan Kolaboratif adalah penerapan pemfaktoran matriks untuk mengenal pasti hubungan antara entiti item dan pengguna. Dengan input penilaian pengguna pada item kedai, kami ingin meramalkan bagaimana pengguna akan menilai item supaya pengguna dapat mendapatkan cadangan berdasarkan ramalan.
Adakah Netflix masih menggunakan pemfaktoran matriks?
Faktorisasi matriks laten ditunjukkan untuk mengatasi kaedah cadangan lain dalam pertandingan cadangan Netflix dan telah menjadi sangat popular sejak itu. Faktorisasi matriks dapat diperluaskan kepada model yang lebih kompleks melalui pembelajaran mendalam, di mana matriks item pengguna diuraikan ke dalam banyak lapisan.
Adakah anggaran matriks memberikan cadangan peribadi?
Sebagai balasan, sistem penapisan kolaboratif memberikan cadangan peribadi yang berguna untuk item baru.
Mengapa menggunakan NMF melalui SVD?
Dalam kes sedemikian NMF berfungsi dengan lebih baik kerana andaian nilai hilang dibina dengan algo. Sekiranya SVD, ia tidak menganggap apa -apa mengenai nilai yang hilang. Oleh itu, anda perlu memberikan imputasi nilai yang hilang untuk SVD. Ini mungkin membawa bunyi yang tidak perlu.
