Кеңешмелер тутумдарындагы өз ара аракеттешүүнүн матрицасындагы бош орундарды толтуруу үчүн кайсы классикалык ыкмалар бар?

Тамактандыру системаларында өз ара аракеттенүү матрицасы (мисалы, колдонуучу-өнүм) көбүнчө боштуктарды камтыйт, анткени бардык колдонуучулар бардык объектилер менен өз ара аракеттенишпейт. Мындай боштуктарды толтуруу үчүн классикалык ыкмалар төмөнкүлөрдү камтыйт:

• Орточо мааниси: боштуктарды колдонуучунун орточо баалоосу же объект боюнча орточо менен толтуруу.
• Кооперативдүү фильтрлөө:
  • Колдонуучу негизделген: окшош колдонуучуларга негизделген болжау.
  • Объект негизделген: окшош объекттерге негизделген болжау.
• Матриче бөлүү:
  • SVD (бирдиктүү маанилердин бөлүштүрүлүшү)
  • ALS (альтернативдүү минималдаштыруу)
  • FunkSVD жана башка матрицени факторизациялоо ыкмалары, алар жетишпеген маанилерди төмөнкү рангдуу жакындашуу аркылуу калыбына келтирет.
• Машиндик үйрөнүү негизделген моделдер:
  • Регрессия ыкмалары, нейрондук тармактар, градиентти күчөтүү аркылуу жетишпеген маанилерди болжауу.

Көп учурда чоң жана сейрек матрицелер үчүн матрицени факторизациялоо колдонулат, анткени ал жашырын факторлорду жакшы аныктайт жана так болжау берет.