AI用語集

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用語

確率的行列分解 (PMF)

確率分布を用いてユーザーとアイテムの嗜好をモデル化する行列分解のベイズ的アプローチであり、予測の不確実性を定量化して管理することを可能にする。

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用語

潜在因子行列

ユーザーやアイテムの観測されない潜在特徴（フィーチャー）を表す低ランク行列であり、PMFの枠組みではその要素が確率変数となる。

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用語

事後分布

観測データを考慮した後の潜在因子の確率分布であり、PMFモデルのパラメータに関する更新された知識を表す。

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用語

精度行列

共分散行列の逆行列であり、ガウス分布（事前分布および尤度）の定義に用いて、観測値への信頼度や潜在因子の正則化を制御する。

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用語

3階層モデル

ハイパーパラメータ自体に事前分布が設定されたPMFの拡張モデルであり、最適な正則化の自動推論とスパース性のより良い管理を可能にする。

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用語

観測ノイズ

観測データ（例：不正確な評価）に固有のランダムな変動であり、PMFでは尤度分布の分散としてモデル化されることで、ユーザーの嗜好の不確実性を捉える。

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用語

自動正則化

PMFのベイズ的枠組みが、ハイパーパラメータに関する推論を通じて最適な正則化レベルを自動的に決定する能力であり、コストのかかる手動調整を回避できる。

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用語

事後平均予測

事後予測分布の期待値として計算される未観測評価の点推定であり、潜在因子の不確実性を統合することで、より堅牢な予測を実現する。

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用語

変分確率的行列分解

MCMCサンプリングの代替手法であり、対数尤度の下界を最適化して事後分布を近似することで、大規模データセットにおける速度と精度のバランスを提供します。

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用語

ユーザー・アイテム相互作用行列

観測データ（例：評価、クリック）からなる疎行列で、PMFモデルが観測されたエントリを分解することにより、欠損エントリを予測しようと近似の対象となるものです。