[추천시스템] 5. Factorization Machines

Factorization Machines (FM) FMs은 real-valued features를 latent factor space에 맵핑하는 일반적인 지도 학습 모델이다. MF와 FM의 목표는 둘다 input에 대해 파악되지 않은 rating을 예측하는 것이다. 일반적인 MF 알고리즘들은 더 일반적이거나 유연한 FM 모델 클래스의 특수한 케이스로 재구성 할 수 있다. MF의 latent space는 아이템에 대한 유저의 rating에 대한 것을 담았다. 이 경우 유저와 아이템의 수가 많으면 많은 weight를 사용해 오버피팅이 될 가능성이 높다. FM의 latent space는 아이템과 유저에 관한 정보를 one-hot encoding 하고 concat 하고 부가적인 features를 추가하여 spa..