시간에 따른 편향을 고려한 latent factor model

1. motivation 우연히 넷플릭스 시스템의 변화로 전체 영화들의 평점 평균이 급격히 상승한 사건이 관측 되었다.    심지어 영화의 평점은 출시일 이후부터 관측해보면 상승하는 경향이 있었음   어떤 영화로 인해 팬이 되면서 오랜 출시일이 지난 영화를 찾아본다거나 입소문이 나면서 평이 좋은 영화를 추천 받아서 본다거나 추천시스템이 좋다고 하는 것을 계속 보거나  2. idea 영화의 평점이 시간에 영향을 받는다는 것을 알았으므로 사용자의 편향과 상품의 편향이 시간의 함수라고 가정함   위 모형을 바탕으로 앞에서와 같이 모형의 복잡도까지 고려한 loss function을 구성하고  경사하강법으로 loss를 줄이면서 최적화시켜 사용자편향, 상품편향, 사용자 embedding, 상품 embedding을 ..

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• · 2024. 7. 19.
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사용자와 상품의 편향을 고려한 latent factor model

1. 편향(bias) 사용자의 편향은 해당 사용자가 매긴 평점들의 평균과 전체 상품들의 평점평균의 차이 전체 평점평균에 대해 이 사용자는 얼마나 평가를 후하게 하는지 박하게 하는지 알 수 있다.    나연은 전체 상품들의 평점평균에 비해 0.3점 정도 더 주는 경향이 있다. 상품의 편향은 해당 상품이 받은 평점들의 평균과 전체 상품들의 평점평균의 차이 해당 상품이 전체 상품의 평점평균에 비해 얼마나 좋은 평가를 받는지 나쁜 평가를 받는지 알 수 있다.   식스센스는 전체 상품들의 평점평균에 비해 0.8점정도 긍정적으로 평가 받는다 사용자와 상품의 편향은 현재 주어진 데이터로부터 계산한 예측값이다.  그러니까 정확한 상수가 아니라는 뜻이다.  데이터가 추가되면 사용자의 평점이나 상품의 평점은 바뀌기 때문에..

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• · 2024. 7. 17.
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