잠재 인수 모형(Latent Factor Model)
잠재 인수 모형의 핵심은 상품과 사용자를 벡터로 표현하는 것입니다.
손실함수
Overfitting을 방지하기위해 Regularization term 을 넣어 주었습니다.
고급 잠재 인수 모형
사용자 편향과 상품 편향을 고려한 잠재 인수 모형
더 나아가 신간적 편향을 고려하였습니다.
넷플릭스 시스템의 향상으로 넷플릭스 전체 평균평점이 점진적으로 상승하였고,
영화의 평점은 출시일 이후에 꾸준히 평점이 상승하는 경향을 보였습니다.
결과적으로 사용자 편향과 상품 편향을 시간에 대한 함수로 표현하였습니다.
