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--- data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:11] – [Vorgehen] phreazer
+++ data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:36] (current) – [Mean Normalization] phreazer
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 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.