潜在的な特徴の意味？

推奨システムの行列因子分解モデルを理解しようとしていますが、常に「潜在機能」を読みますが、それはどういう意味ですか？トレーニングデータセットにとって機能が何を意味するかは知っていますが、潜在的な機能の概念を理解することはできません。私が見つけることができるトピックに関するすべての論文はあまりにも浅いです。

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少なくともアイデアを説明するいくつかの論文を教えていただければ。

潜在とは、直接観測できないことを意味します。PCAおよび因子分析でこの用語が一般的に使用されるのは、多数の直接観測可能なフィーチャの次元を、間接的に観測可能なフィーチャの小さなセットに縮小することです。

因数分解法のコンテキストでは、潜在機能は通常、各次元に沿ってアイテムを特徴付けることを意味します。例で説明させてください。

$R$$R_{ui}$$p_u^T q_i$$p_u$$u$$q_i$$i$

$p_u$$q_i$

変数の「遅延」/隠蔽性の認識を得るために、要素は主成分よりも代表的であると思います。レイテンシは、行動科学者が感情や悲しみなどの知覚構造を複数の項目/尺度で測定し、直接測定できないこうした隠れた変数の数を導き出す理由の1つです。

ここでのデータは、さまざまなユーザーがさまざまな映画に付けた評価です。他の人が指摘したように、潜在は直接観測できないことを意味します。

映画の場合、潜在的な特徴によってアクション、ロマンス、ストーリー、有名な俳優などの量が決まります。同様に、手書き数字で構成される別のデータセットの場合、潜在的な変数はエッジの角度、スキューなどです。