要約
文献から単純な要素を組み合わせて、特にスパースデータ、すなわちレコメンデーションシステムのための暗黙フィードバックデータに適した線形モデルを定義します。このモデルの学習目標が閉形式解を持つことを示し、その結果得られる概念的な洞察について議論します。驚くべきことに、この単純なモデルは、私たちの実験で使用した公開データセットの大部分において、深層非線形モデルを含む最先端の協調フィルタリング手法よりも高いランキング精度を達成しています。注：- 「暗黙フィードバックデータ」（implicit feedback data）：一般的に使用される表現です。- 「閉形式解」（closed-form solution）：数学や工学分野での標準的な訳語です。- 「協調フィルタリング」（collaborative filtering）：レコメンデーションシステムにおける一般的な技術用語です。