gebruikersitemsmatrix

Een gebruikers-itemmatrix is een veelgebruikte datastructuur in aanbevelingssystemen. In de matrix staan de gebruikers in de rijen en de items in de kolommen. Elke cel bevat een maat voor de voorkeur van de gebruiker voor het item, bijvoorbeeld een expliciete beoordeling of een mate van interactie.

De matrix is doorgaans extreem schaars: de meeste gebruikers kopen of bekijken slechts een beperkt aantal items, waardoor veel cellen ontbreken. Ontvangen waarden kunnen expliciete beoordelingen (bijv. 1-5 sterren) zijn of impliciete signalen zoals klikken, weergaves, aankopen, of tijd besteed.

Normalisatie en preprocessing helpen om patronen te stimuleren. Gebruikersgemiddelden of item-scores kunnen worden afgetrokken, en gewichten kunnen worden toegepast bij impliciete feedback.

De matrix vormt de kern van collaborative filtering. Een veelgebruikte benadering is matrixfactorisatie: de matrix wordt benaderd als het product van een gebruikers- en een item-kenmerken-matrix, waardoor latentieke dimensies worden ontdekt die onderliggende voorkeuren representeren. Methoden zoals Alternating Least Squares (ALS) of Stochastic Gradient Descent (SGD) worden gebruikt. Ook buurtgebaseerde methoden gebruiken de gegeven rijen/kolommen om vergelijkbare gebruikers of items te vinden.

Toepassingen omvatten het voorspellen van ontbrekende beoordelingen en het genereren van top-N-aanbevelingen. Nieuwe gebruikers (cold start) of nieuwe items vormen uitdagingen, net als schaalbaarheid en privacy-issues bij grote datasets. Hybride systemen combineren de gebruikers-itemmatrix met inhoudskenmerken of sociale signalen om betrouwbaarder te rapporteren.