Matrix Factorizationを利用したレコメンドシステム
アルゴリズムにALSを採用
movielensのrating.datをロード
ratings <- fread("ml-1m/ratings.dat", sep=":")[, c(1,3,5,7), with=FALSE]
setnames(ratings, c("user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"))
rating.datを学習データとしてユーザ行列Xとアイテム行列Yに分解
confはMatrix Factorizationの設定(基底の数、正則化の強さ、イテレーション回数)
exec.MF(ratings, conf)
movies.dat中の映画から評価データを作成し、myRatings.txtに保存する
rateMovies(movies)
数個の映画に対する評価をインプットに、評価がついていない映画に対する評価値を予測
値の大きさが関心の強さを表す
pred(my.ratings, Y)