AI用語集
人工知能の完全辞典
行列分解
ユーザー-アイテム行列を2つの低ランク行列の積に分解する代数的技法で、選好の潜在特徴を明らかにするもの。
特異値分解 (SVD)
行列MをUΣV'（UとVは直交行列、Σは対角行列）に分解する因数分解法で、最適な次元削減を可能にする。
潜在因子
ユーザーとアイテムの固有特性を表す観測不可能な隠れ変数で、因数分解中に自動的に学習される。
確率的勾配降下法 (SGD)
各反復でランダムなサンプルを使用して因数分解パラメータを更新し、予測誤差を最小化する反復的最適化アルゴリズム。
交互最小二乗法 (ALS)
一方の因子行列を固定してもう一方を解析的に解決することを交互に行い、局所最適解への収束を保証する最適化手法。
正則化
パラメータの大きさにペナルティを追加することで過学習を防ぎ、より一般的で堅牢な解を促進する手法。
ベクトル化
エンティティ（ユーザー/アイテム）を低次元の潜在空間における密ベクトルとして表現するプロセス。
非負行列分解 (NMF)
すべての結果行列が非負値のみを含むように制約する因数分解の変種で、因子の解釈可能性を向上させる。
ユーザーとアイテムのバイアス
ユーザーの体系的な傾向（全般的に高評価/低評価する傾向）とアイテム（本質的な人気度）を捉える追加項。
ペアワイズ学習
絶対評価ではなく、（正のアイテム、負のアイテム）のペアを考慮してアイテムの相対的な順位付けを直接最適化するアプローチ。
コールドスタート問題
相互作用履歴がない新しいユーザーやアイテムに対して、因数分解が信頼できる推奨を生成できない重大な課題。
テンソル分解
複数の次元（ユーザー、アイテム、コンテキスト、時間）を同時にモデル化できる行列分解の多次元拡張。
分解のための深層学習
潜在因子間の複雑な非線形関係を捉えるためにニューラルネットワークを統合し、推薦の精度を向上させる。
損失関数
分解されたモデルの予測と実際の値との差を定量化し、トレーニング中に最小化する目的として機能する測定。
学習率
最適化中のパラメータ更新の大きさを制御し、収束の速度と安定性に影響を与えるハイパーパラメータ。
ハイブリッド埋め込み
行列分解とコンテンツベースの埋め込みを組み合わせ、協調フィルタリングとコンテンツベースアプローチを融合させる。