Deep Matrix Factorization (2017)

TL;DR

• source : https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0447.pdf
• NCF와 input 다름
• Contributions
  1. Explicit, Implicit feedback 모두 사용
  2. Explicit, Implicit 모두 사용할 때 사용가능한 Loss 제안

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DMF

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문제 세팅

• Explicit Rating을 고려한 Interaction matrix 사용 $$\begin{array}{r}{Y}_{ij}=\{\begin{array}{ll}0,& \text{if Rij=unk},\\ R_{ij}& \text{otherwise}\end{array}\end{array}$$
• one-hot encoding된 user, item 벡터를 input으로 사용하는 것이 아니라 interaction matrix 바로 사용

Loss

$$\begin{array}{r}L=-\sum _{(i,j)\in Y^{+}\cup Y^{-}}(\frac{Y_{ij}}{max(R)}\log {\hat{Y}}_{ij}+(1-\frac{Y_{ij}}{max(R)}\log (1-{\hat{Y}}_{ij}))\end{array}$$

Footnotes

1. https://github.com/RuidongZ/Deep_Matrix_Factorization_Models/blob/master/Model.py ↩