Matrix Factorization
$ \left(\begin{array}{ccc} \vec{v_1} \\ \vec{v_2} \\ \vec{v_3} \end{array}\right)\left(\begin{array}{cccc} \vec{w_1} & \vec{w_2} & \vec{w_3} & \vec{w_4} \end{array}\right)
学習リスト
次元削減をする方法としてはSVD(Singular Value Decomposition)と呼ばれる手法が広く知られており、情報検索などの分野で活用されています。 しかし推薦システムに適用した場合、通常の協調フィルタリングのモデルに比べて大きな改善はあまり起こらず、むしろ悪くなるケースもあることが報告されています