이 논문은 행렬 분해 기반 추천 시스템의 학습 과정을 가속화하는 방법을 제안한다. 행렬 분해 기반 추천 시스템은 사용자-아이템 평점 행렬을 저차원 사용자 특징 행렬과 아이템 특징 행렬로 분해하여 예측 정확도가 높고 효율적이지만, 사용자와 아이템 수가 늘어날수록 학습 시간이 크게 증가하는 문제가 있다.
이 논문에서는 다음과 같은 방법으로 학습 시간을 단축한다:
실험 결과, 제안 방법을 통해 1.2-1.65배의 가속화 효과를 얻을 수 있었고, 최대 20.08%의 오차 증가가 있었다. 또한 다양한 하이퍼파라미터 설정에서도 제안 방법이 효과적임을 보였다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก
by Yining Wu,Sh... ที่ arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.04265.pdfสอบถามเพิ่มเติม