Rozważ problem z filtrowaniem grupowym. Mamy macierz rozmiaru #users * #items. jeśli użytkownik lubi przedmiot j, jeśli użytkownik nie lubi przedmiot j, ajeśli nie ma danych o parze (i, j). Chcemy przewidzieć dla przyszłego użytkownika, pary elementów.
Standardowym podejściem do wspólnego filtrowania jest reprezentowanie M jako iloczynu 2 macierzy tak aby było minimalne (np. Minimalizując średni błąd kwadratowy dla znanych elementów ).
Dla mnie funkcja utraty logistyki wydaje się bardziej odpowiednia, dlaczego wszystkie algorytmy używają MSE?