matrix-factorization

사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 저차원 행렬(사용자 잠재 요인, 아이템 잠재 요인)의 곱으로 분해하는 기법이다. 이를 통해 관측되지 않은 빈 공간의 선호도를 예측하며, PCA는 이 기법의 특수한 형태 중 하나이다.