data_mining:recommender_systems

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Bewertungsmatrix + Features $x_1, x_2$, die romance und action messen.

Bsp.: $x^{(1)}=(1,0.9,0)^T$

Lernen von \theta^{(j)}, basierend auf vorhandenen Bewertungen.

Featurewerte sind unbekannt.

$\theta^{(j)}$ bekannt (Benutzer haben sie offenbart), dann lassen sich Werte für Features daraus schließen.

$\theta$ zufällig schätzen. $\theta \rightarrow x \rightarrow \theta \rightarrow \dots$

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  • Last modified: 2014/08/30 16:08
  • by phreazer