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- Por que usar a fatorização da matriz no sistema de recomendação?
- A Netflix ainda usa a fatorização da matriz?
- A estimativa da matriz fornece recomendações personalizadas?
- Por que usar NMF sobre SVD?
Por que usar a fatorização da matriz no sistema de recomendação?
Filtragem colaborativa é a aplicação da fatorização da matriz para identificar o relacionamento entre as entidades de itens e usuários. Com a entrada das classificações dos usuários nos itens da loja, gostaríamos de prever como os usuários classificariam os itens para que os usuários possam obter a recomendação com base na previsão.
A Netflix ainda usa a fatorização da matriz?
A faturização da matriz latente demonstrou superar outros métodos de recomendação no concurso de recomendação da Netflix e se tornou extremamente popular desde então. A fatorização da matriz pode ser estendida a modelos mais complexos por meio de aprendizado profundo, onde a matriz de itens do usuário é decomposta em muitas camadas.
A estimativa da matriz fornece recomendações personalizadas?
Em troca, o sistema de filtragem colaborativo fornece recomendações personalizadas úteis para novos itens.
Por que usar NMF sobre SVD?
Nesses casos. Em caso de SVD, não assume nada sobre valores ausentes. Então você precisa dar alguma imputação de valor ausente para SVD. Isso pode trazer ruído desnecessário.
