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| data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:10] – [Inhaltsbasierte Recommender] phreazer | data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:35] – [Mean Normalization] phreazer | ||
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| Line 18: | Line 18: | ||
| $\theta$ zufällig schätzen. $\theta \rightarrow x \rightarrow \theta \rightarrow \dots$ | $\theta$ zufällig schätzen. $\theta \rightarrow x \rightarrow \theta \rightarrow \dots$ | ||
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| + | Kombinieren der Optimierungsziele zur einfacheren Berechnung ohne sequentielle Berechnungen. | ||
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| + | - 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. | ||
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| + | ==== Low Rank Matrix Factorization ==== | ||
| + | Bewertungsmatrix Y | ||
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| + | Einträge $y_{ij} = (\Theta^{(j)})^T(x^{(i)})$ | ||
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| + | $Y = X \Theta^T$ | ||
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| + | === Finden ähnlicher Produkte: === | ||
| + | Für jedes Produkt i, wird ein Featurevektor $x^{(i)}$ gelernt. | ||
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| + | 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. | ||
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| + | ==== Mean Normalization ==== | ||
| + | Subtrahieren des Durchschnitts von der Bewertungsmatrix | ||