Matrix Factorization: cosa significa e come si usa

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Machine Learning

Matrix Factorization

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Cosa significa «Matrix Factorization»?

Tecnica che scompone la matrice utenti-item in fattori latenti a bassa dimensione, rivelando dimensioni nascoste di preferenza. È stata un pilastro dei sistemi di raccomandazione, capace di prevedere valutazioni mancanti.
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