728x90 mf2 ALS 알고리즘 해당 Alternative Least Squares 알고리즘은 Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets 논문을 기반으로 설명을 드리도록 하겠습니다. ALS알고리즘은 MF(matrix factorization)을 통해 나온 user-latent matrix와 item-latent matrix를 번갈아가면서 학습시키는 것입니다. 두 행렬을 한꺼번에 최적화하는것은 어렵고 시간이 오래걸리기때문에 user-latent matrix를 update할때에는 item-latent matrix를 상수로 놓고 학습을 하고 반대로 item-latent matrix를 update할때에는 user-latent matrix를 상수로놓고 학습을 진행하는 것입니다. SVD(Si.. 2021. 3. 7. 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. 이전 1 다음 728x90
