Latent Factors

العوامل الكامنة

أبعاد مخفية يكتشفها النموذج تلقائياً من أنماط البيانات. في أنظمة التوصية، قد تمثّل مفاهيم مثل 'كم الإثارة' أو 'كم الرومانسية' دون أن يُخبر أحد النموذج بهذه المفاهيم صراحةً.

Hidden dimensions discovered automatically by the model from data patterns. In recommender systems, they may represent concepts like 'how much action' or 'how romantic' without anyone explicitly defining them.

Also translated asالأبعاد الخفية، السمات المستترة، المتغيرات الكامنة المُتعلَّمة

First appears in this corpus in: Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering (2003)

Appears in these papers

beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework2017 in the sky ✦
BPR: Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback2009 in the sky ✦
Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering2003 in the sky ✦
Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering2003 in the sky ✦
Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems2009 in the sky ✦
Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems2009 in the sky ✦
Neural Collaborative Filtering2017 in the sky ✦