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2008. 2. 8. 15:25

day 27 netflix prize/일지2008. 2. 8. 15:25

netflix prize research day 26

오늘 한일은 다음과같다

  • NonNegativeQuadraticOpt알고리즘의 코딩을 완료하였다.

이를 위해서
  • 매트릭스와 벡터의 K-nearest원소를 채워넣는 루틴완성
  • 알고리즘에 필요한 자잘한 매트릭스 연산 함수들 완성.

TODO

각 유져와 무비 페어에 대해.
• N(i;u)를 구한다. 즉 u가 rating했던 아이템중 i와 비슷한 아이템 20개를 선정한다.(20이 안되는 경우는 assert걸어둔다.)
• 20 * 20 매트릭스 A, 20 * 1 벡터 b를 작성하고, 알고리즘을 이용하여 w를 구한다. (->여기서 문제가 발생하고 있다. length가 점점 커지다가 조건에 걸려서 종료되어야 하는데, length는 갈수록 작아져만 간다...) => K값을 줄인후 알고리즘을 하나하나 추적하여 뭐가 잘못된지 발견해내자.
• 레이팅을 채운다..


  - 통계프로그램을 구했으니 슬슬 자료 분석도 시작해 봐야지

문제해결법에 대한 IDEA

*. 영화제목으로부터 연관관계를 끌어낼 수 있을까(시리즈물, 어두운 분위기, 공포 등)

 - WWE
 - soldier
 - Dark
 - dragon ball
 - national geographic
 - 영화제목에 위의 단어가 들어있다면. 이용자가 시리즈물을 보고 평가한 결고를 반영할 수 있다.
 - (user base + item base)
 - 자주 검색되는 단어를 이용해도 된다.
 
*. 시간적으로 '최근' 취향이 비슷할 수록 가중치가 높아진다.
 - user간에 얼마나 '많은' 영화의 평점이 얼마나 '많이'같은지, 그 각각의 영화가 얼마나 시기적으로 '가까운'지에
대하여 유사도를 계산한다..

=> 뭐 이딴것들은 다 논문에 나와있더라.. user-based approach와 item-based approach는 이미 다 나와있고... 상대적으로 item-based approach가 더 좋은 속도와 결과를 내지만,
나중에 데이터 짬뽕시키는게 적중률을 향상시키기에 시도는 했다 하더라.
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Posted by Kwang-sung Jun