[Day40] Movie Rec 2. Research Directions and Resources Interesting Reseasrch Directions SOTA RecSys 연구의 근간이 되는 논문들을 살펴보자 Matrix Factorization 사용자와 아이템의 저차원 표현을 학습한다. 명시적인 아이템이나 사용자의 feature를 사용하지 않고도 잠재적인 표현을 학습하기 때문에 latent factor model이라고 한다. R이라는 상호작용 matrix를 $\gamma_U$와 $\gamma_I$로 분해했을 때 $\gamma_U$의 한 행은 유저의 preference를 의미하고 $\gamma_I$의 한 열은 아이템의 특징을 의미한다. $\gamma_U$와 $\gamma_I$를 같은 공간상에 도식화 했을 때, 각 축이 의미하는 것은 장르, 나이 등 하나의 의미를 갖는 축이 된다. explici.. 이전 1 다음
