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1. Matrix Factorization 개념 Matrix factorization(행렬 분해)은 주로 추천 시스템에서 많이 사용되는 기법으로, 유저-아이템 상호작용 데이터(예: 좋아요, 평점 등)를 행렬 형태로 표현한 후, 이를 두 개의 저차원 행렬로 분해해 숨겨진 패턴을 발견하는 방법이다. 주로 협업 필터링 Collaborative Filtering 방식에 자주 사용된다.  이번 프로젝트에서 쓰일 알고리즘방식이기 때문에 Matrix factorization이 협업필터링에 어떻게 쓰이고, 프로젝트에 어떤식으로 녹여낼지 공부해본다. (협업필터링은 이전글 참고) 사용자 잠재 요인 행렬과 아이템 잠재 요인 행렬 두가지가 있다. 전자는 사용자를, 후자는 아이템을 벡터로 표현한 행렬들이다. 여기서 잠재요인이란..