Machine Learning by professor Andrew Ng in Coursera

Recommender Systems

1) Problem Formulation

Example: Predicting movie ratings

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Content Based Recommendations

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Problem fuction

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영화 별점을 예상하여 추천하는 알고리즘을 만들려고 한다.
각 사용자가 몇 편의 영화에 대해 별점을 매긴 것을 바탕으로 새로운 영화를 추천해 준다.
위의 사진들에서 '?' 표시된, 사용자가 아직 별점을 매기지 않은 것들을 예측해 본다.

• $r(i, j) =$ 사용자$j$가 영화$i$를 평가했다면 1, 그렇지 않으면 0
• $r(i, j) =$ 영화$i$에 대한 사용자$j$의 별점
• $\theta^{(j)} =$ 사용자$j$의 파라미터 벡터
• $x^{(i)} =$ 영화$i$에 대한 특성 벡터
• 사용자$j$의 영화$i$에 대한 별점 예측값
  $\text{predicted rating : } (\theta^{(j)})^T(x^{(i)})$
• $m^{(j)} =$ 사용자$j$가 평가한 영화 개수

Optimization objective:

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