Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Introduction to Matrix factorization and Factorization Machines in Recommendation System, and Beyond

論文の概要: An Introduction to Matrix factorization and Factorization Machines in Recommendation System, and Beyond

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11026v1
Date: Sat, 12 Mar 2022 09:40:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-27 05:48:59.834284
Title: An Introduction to Matrix factorization and Factorization Machines in Recommendation System, and Beyond
Title（参考訳）: レコメンデーションシステムにおける行列因子化と因子化マシンの紹介
Authors: Yuefeng Zhang
Abstract要約: 本稿では,行列分解装置(MF),因子分解装置(FM),および深層アルゴリズムの推薦システムへの応用について,より深く理解することを目的とする。ステップバイステップの公式計算と説明可能な画像を表示する。 FMが深層学習を補助するDeepFMモデルについて説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper aims at a better understanding of matrix factorization (MF), factorization machines (FM), and their combination with deep algorithms' application in recommendation systems. Specifically, this paper will focus on Singular Value Decomposition (SVD) and its derivations, e.g Funk-SVD, SVD++, etc. Step-by-step formula calculation and explainable pictures are displayed. What's more, we explain the DeepFM model in which FM is assisted by deep learning. Through numerical examples, we attempt to tie the theory to real-world problems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,行列因数分解装置(MF),因子分解装置(FM),深層アルゴリズムのレコメンデーションシステムへの応用について,より深く理解することを目的とする。具体的には,Singular Value Decomposition(SVD)とその派生(Funk-SVD,SVD++など)に焦点を当てる。ステップバイステップの式計算と説明可能な画像を表示する。さらに、FMがディープラーニングによって補助されるDeepFMモデルについて説明する。数値例を通して,理論を実世界問題と結びつけようとする。

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