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| data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:28] – [Low Rank Matrix Factorization] phreazer | data_mining:recommender_systems [2014/08/30 16:36] (current) – [Mean Normalization] phreazer | ||
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| Line 32: | Line 32: | ||
| $Y = X \Theta^T$ | $Y = X \Theta^T$ | ||
| + | |||
| + | === 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. | ||