2.2 Key Properties of Ratings Matrices 해당 Section에서 등급 매트릭스는 R로 표시되며, R은 사용자(m)과 n개 item(n)을 포함하는 m x n 매트릭스라고 가정합니다. 여기서 항목 j에 대한 사용자 u의 등급은 $r_{uj}$로 표시합니다. 일반적으로 등급 매트릭스에 있는 항목의 작은 하위 집합만 특정됩니다. 하위 집합으로 특정된 항목을 학습 데이터로, 특정되지 않은 항목을 테스트 데이터라고 합니다. 이런 분류는 분류, 회귀, 반지도 학습 알고리즘에서 유사성을 가집니다. 이러한 경우 지정되지 않은 모든 항목은 클래스 변수 또는 종속 변수로 알려진 특수 열에 속합니다. 따라서 추천 문제는 분류와 회귀의 문제를 일반화한 것으로 볼 수 있습니다. 방식에 따른 평가 등..
