Какие классические подходы существуют для заполнения пропусков в матрице взаимодействий в рекомендательных системах?

В рекомендательных системах матрица взаимодействий (например, пользователь-продукт) часто содержит пропуски, так как не все пользователи взаимодействуют со всеми объектами. Классические подходы для заполнения таких пропусков включают:

• Среднее значение: заполнение пропусков средним рейтингом пользователя или средним рейтингом по объекту.

• Коллаборативная фильтрация:

  • User-based: предсказание на основе похожих пользователей.
  • Item-based: предсказание на основе похожих объектов.

• Матричное разложение:

  • SVD (сингулярное разложение)
  • ALS (альтернативное минимизирование по наименьшим квадратам)
  • FunkSVD и другие методы факторизации матриц, которые восстанавливают недостающие значения через низкоранговое приближение.

• Модели на основе машинного обучения:

  • Использование методов регрессии, нейронных сетей, градиентного бустинга для предсказания пропущенных значений.

Чаще всего для больших и разреженных матриц применяют матричное разложение, так как оно хорошо выявляет скрытые факторы и обеспечивает точные предсказания.