Recommender Systems

MF에서는 rating이 있는 entry를 이용해 W와 H의 메트릭스를 업데이트 하는 것입니다.각 machine에 대해 분산된 데이터를 각 머신의 W와 H가 학습합니다. 각 머신은 own 데이터를 학습시키고, 머신 각각에 대해 수렴된 W와 H 매트릭스를 평균내면 되기에

추천시스템은 SVD로부터 나와서 동일 알고리즘이 여러 이름을 가질 수 있습니다. 이전에 배운 추천 알고리즘(Matrix Factorization)은 이 SVD에서 나온 컨셉이고, 이번에 정리할 내용은 실제 SVD 알고리즘 그 자체에 대한 내용이라고 할 수 있습니다.입력