728x90 추천시스템8 SGD를 사용한 Matrix Factorization 알고리즘 MF(Matrix Factorization) 행렬분해로 추천시스템에서 사용자, 아이템의 관계를 가장 잘 설명하는 P, Q행렬로 분해하는 것을 의미한다. MF 알고리즘 1. 잠재요인의 개수 K를 설정 2. 주어진 K에 따라서 P(MxK)와 Q(NxK)행렬을 만들고 초기화한다. 3. 주어진 P(User Latent Matrix), Q(Item Latent Matrix)을 사용해서 예측 평점을 구한다. $$\hat{R}=PQ^{^{T}}$$ 4. R(User-Item Matrix)에 있는 실제 평점과 예측 평점의 오차를 구하고 이 오차를 줄이기 위해서 P, Q 값을 업데이트한다. 5. 오차가 일정 Threshold 이하가 되거나 미리 정해진 Iteration에 도달할 때 까지 3번으로 돌아가서 반복한다. SG.. 2021. 1. 13. 카카오 아레나 Melon Playlist Continuation baseline github 분석 - (3) genre_most_popular.py 실행순서에 따른 코드 분석 (1) import module from collections import Counter import fire from tqdm import tqdm from arena_util import load_json from arena_util import write_json from arena_util import remove_seen from arena_util import most_popular (2) main 실행 if __name__ == "__main__": fire.Fire(GenreMostPopular) Fire를 통해 GenreMostPopular class를 하나의 객체로 인식해서 사용 가능 (3) run 함수 실행 def ru.. 2020. 10. 26. 이전 1 2 다음 728x90
