協調フィルタリングのための洗練されたSVDアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Kabic Marko; Lopez Gabriel Duque; Keller Daniel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202749995870 整理番号：22P0217487

協調フィルタリングのための洗練されたSVDアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Refined SVD Algorithm for Collaborative Filtering

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発行年： 2020年12月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

協調フィルタリングは,類似した味覚を持つ他のユーザの意見に基づくいくつかのアイテムに対するユーザの評価を予測することを試みた。レイティングは,通常,スパース行列の形で与えられ,欠測エントリ(即ち,レイティング)を見つける目標である。協調フィルタリングに対する様々なアプローチが存在し,いくつかの最も一般的なものは,特異値分解(SVD)とK平均クラスタリングである。SVDアプローチにおける課題の一つは,未知評価の良好な初期化を見つけることである。可能な初期化を[1]によって示唆した。本論文では,SVDのためのこの初期化のさらなる精密化を達成するために,K-平均手法がどのように使用できるかを説明した。この技法は,別々に使用された初期化技術より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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