Кадом усулҳои классикӣ барои пур кардани холҳо дар матрицаи муошират дар системҳои тавсияӣ вуҷуд доранд?

В системах рекомендаций матрица взаимодействий (например, пользователь-продукт) часто содержит пропуски, поскольку не все пользователи взаимодействуют со всеми объектами. Классические подходы для заполнения таких пропусков включают:

• Среднее значение: заполнение пропусков средним рейтингом пользователя или средним по объекту.
• Коллаборативная фильтрация:
  • На основе пользователя: предсказание на основе похожих пользователей.
  • На основе объекта: предсказание на основе похожих объектов.
• Матричное разложение:
  • SVD (сингулярное разложение)
  • ALS (альтернативное минимизирование по наименьшим квадратам)
  • FunkSVD и другие методы факторизации матриц, которые восстанавливают недостающие значения через низкоранговое приближение.
• Модели на основе машинного обучения:
  • Использование методов регрессии, нейронных сетей, градиентного бустинга для предсказания пропущенных значений.

Чаще всего для больших и разреженных матриц применяют матричное разложение, так как оно хорошо выявляет скрытые факторы и обеспечивает точные предсказания.