신경망을 사용한 Matrix Factorization Matrix Factorization 추천 시스템에서 사용자와 아이템의 상호작용 행렬의 잠재 요인을 학습하기 위해 낮은 차원을 지닌 행렬 곱으로 분해하는 Matrix Factorization 방법이 기본적인 협업 필터링 모델로 자주 쓰인다. Matrix Factorization은 두 행렬 곱으로 나타내서 학습 데이터에 관해 잠재 요인을 학습하고 다시 이를 곱하여 원상태로 복원할 때 원래 학습 입력 데이터와 얼마나 유사한지 그 차이를 줄이는 방향으로 학습한다. 그래서 상호작용이 없거나 적은 유저의 새로운 상호작용 데이터가 들어왔을 때 Matrix Factorization을 통과하여 복원되는 결과를 가지고 해당 사용자가 어떠한 아이템을 소비하거나 관심을 ..