초록
문헌에서 간단한 요소들을 결합하여, 특히 추천 시스템을 위한 암시적 피드백 데이터와 같은 희소 데이터에 초점을 맞춘 선형 모델을 정의하였습니다. 이 모델의 학습 목적함수가 폐형 해를 갖는다는 것을 보여주고, 그 결과로 얻어진 개념적 통찰력을 논의하였습니다. 놀랍게도, 이 간단한 모델은 우리의 실험에서 사용된 대부분의 공개 데이터셋에서 심층 비선형 모델을 포함한 다양한 최신 협업 필터링 접근법보다 더 우수한 순위 정확도를 달성하였습니다.
문헌에서 간단한 요소들을 결합하여, 특히 추천 시스템을 위한 암시적 피드백 데이터와 같은 희소 데이터에 초점을 맞춘 선형 모델을 정의하였습니다. 이 모델의 학습 목적함수가 폐형 해를 갖는다는 것을 보여주고, 그 결과로 얻어진 개념적 통찰력을 논의하였습니다. 놀랍게도, 이 간단한 모델은 우리의 실험에서 사용된 대부분의 공개 데이터셋에서 심층 비선형 모델을 포함한 다양한 최신 협업 필터링 접근법보다 더 우수한 순위 정확도를 달성하였습니다.