data_mining:recommender_systems

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data_mining:recommender_systems [2014/08/30 14:04] – [Collaborative Filtering] phreazerdata_mining:recommender_systems [2014/08/30 14:36] (current) – [Mean Normalization] phreazer
Line 8: Line 8:
 Bsp.: $x^{(1)}=(1,0.9,0)^T$ Bsp.: $x^{(1)}=(1,0.9,0)^T$
  
-Lernen von \theta^{(j)}, basierend auf vorhandenen Bewertungen.+Lernen von $\theta^{(j)}$, basierend auf vorhandenen Bewertungen.
  
 ==== Collaborative Filtering ==== ==== Collaborative Filtering ====
Line 15: Line 15:
 $\theta^{(j)}$ bekannt (Benutzer haben sie offenbart), dann lassen sich Werte für Features daraus schließen. $\theta^{(j)}$ bekannt (Benutzer haben sie offenbart), dann lassen sich Werte für Features daraus schließen.
  
 +==== Vorgehen ====
  
 +$\theta$ zufällig schätzen. $\theta \rightarrow x \rightarrow \theta \rightarrow \dots$
 +
 +Kombinieren der Optimierungsziele zur einfacheren Berechnung ohne sequentielle Berechnungen.
 +
 +  - Random initialization
 +  - Minimierung der Kostenfunktion (Grad Desc)
 +  - Sage für einen Benutzer mit Paramter $\theta$ und einem Film mit Features x eine Bewertung $\theta^T x$ voraus.
 +
 +
 +==== Low Rank Matrix Factorization ====
 +Bewertungsmatrix Y
 +
 +Einträge $y_{ij} = (\Theta^{(j)})^T(x^{(i)})$
 +
 +$Y = X \Theta^T$
 +
 +=== Finden ähnlicher Produkte: ===
 +Für jedes Produkt i, wird ein Featurevektor $x^{(i)}$ gelernt.
 +
 +Wie kann ein Produkt j gefunden werden, das mit Produkt i in Beziehung in Verbindung steht?
 +Wenn $||x^{(i)}-x^{(j)}||$ klein, dann sind beide Filme ähnlich.
 +
 +==== Mean Normalization ====
 +Subtrahieren des Durchschnitts von der Bewertungsmatrix
 +
 +Nutzen: Für Nutzer ohne Bewertung wird Bewertung basierend auf Durchschnitte erstellt.
  • data_mining/recommender_systems.1409407443.txt.gz
  • Last modified: 2014/08/30 14:04
  • by phreazer