Vorlesung 10

Question 1

Was ist die Matrixfaktorisierung?

Answer 1

Sie dient dazu, eine gegebene Matrix in mehrere Matrizen von kleinerer Dimension zu zerlegen, wodurch die Informationen aus der Eingabematrix in kleinere Dimensionen komprimiert werden.

M Bewertungen für Filme, U Merkmale der Nutzer und V Merkmale der Filme

Question 2

Welches Problem muss man mathematisch ausgedrückt bei der Matrixfaktorisierung lösen?

Answer 2

Nicht-konvexes, glattes Optimierungsproblem

Question 3

Wie funktioniert der Alternating Least Squares (ALS) Algorithmus?

Answer 3

Question 4

Welche Varianten der Matrixfaktorisierung gibt es noch?

Answer 4

Question 5

Gib das fehlende Wort an:
Um die Leistung zu verbessern (viele Wörter wie “und”, “oder”, “wie” erscheinen in fast jedem Dokument, einige erscheinen fast nie), wird in der Praxis in der Regel eine ________ der Eingabewerte durchgeführt
* Sehr häufige Wörter werden verworfen
* Sehr seltene Wörter (die nur in einem Dokument vorkommen) werden verworfen

Answer 5

Transformation

Question 6

Wie kann man die Wörter (Eingabedaten) bei Topic Modeling transformieren? (NMF)

Answer 6

Question 7

Wieso nutzt man beim Topic Modeling NMF?

Answer 7

Question 8

Vorteil Matrixfaktorisierung für Term-Dokument-Matrizen

Answer 8

Question 9

Nenn Vorteile von Matrixfaktorisierung

Answer 9