コラボラティブフィルタリングのバイナリ値

Question

ユーザアイテムマトリックスの値は、 "購入しなかった"ことを示す0と1のようなバイナリ値にすることができますか？ 潜在因子モデルをマトリックスに適用すると、予測値（たとえば0.8）はユーザーの行動の確率（つまり購入または購入していない）を表すことができますか？

Answer 1

はい、評価を表すために暗黙のフィードバックを持つことは非常に一般的です。 0がユーザーがアイテムを見たが購入しないことを選択した場合、またはユーザーがアイテムを見たことがない（フィードバックがない）場合は、わずかな落とし穴があります。

通常、推薦アルゴリズムは購入の確率ではなく、そのアイテムをランク付けするために使用される数値スコアと、他のすべての潜在的なアイテムとの比較である。この方法で、ユーザーに推奨するトップのX項目を特定できます。

議論したデータのタイプに対して、また因数分解手法を使用して、標準的な共同フィルタリングを使用することができます。