발표 자료

Mixture-Rank Matrix Approximation for Collaborative Filtering

Jun. 2019 machine-learning recommender-system

KAIST ML Lab Internal Seminar 35장

이 자료는 외부 논문 Li et al., "Mixture-Rank Matrix Approximation for Collaborative Filtering" (NIPS 2017) 를 제가 정리해 발표한 리뷰입니다. 원 논문 보기

Li et al. (NIPS 2017)의 논문을 정리해 연구실 세미나에서 발표한 리뷰입니다.

단일 rank의 행렬 분해가 아닌, 여러 rank의 분해를 혼합(mixture)하는 방식으로 유저-아이템 상호작용의 복잡한 패턴을 더 잘 포착하는 방법을 제안합니다. 추천 시스템에서 rank 선택 문제를 확률적 혼합 모델로 해결합니다.