Ý nghĩa của các tính năng tiềm ẩn?

Tôi đang cố gắng hiểu các mô hình nhân tố ma trận cho các hệ thống đề xuất và tôi luôn đọc 'các tính năng tiềm ẩn', nhưng điều đó có nghĩa là gì? Tôi biết một tính năng có nghĩa là gì đối với tập dữ liệu đào tạo nhưng tôi không thể hiểu ý tưởng về các tính năng tiềm ẩn. Mỗi bài viết về chủ đề tôi có thể tìm thấy chỉ là quá nông.

Biên tập:

nếu bạn ít nhất có thể chỉ cho tôi một số giấy tờ giải thích ý tưởng.

Tiềm ẩn có nghĩa là không thể quan sát trực tiếp. Việc sử dụng phổ biến thuật ngữ trong PCA và Phân tích nhân tố là để giảm kích thước của một số lượng lớn các tính năng quan sát trực tiếp thành một tập hợp nhỏ hơn các tính năng có thể quan sát gián tiếp.

Trong bối cảnh Phương thức Factorization, các tính năng tiềm ẩn thường được dùng để mô tả các mục dọc theo mỗi chiều. Hãy để tôi giải thích bằng ví dụ.

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

$p_u$$q_i$

Tôi muốn nói rằng các yếu tố mang tính đại diện hơn các thành phần chính để có được nhận thức về 'độ trễ' / độ ẩn của một biến. Độ trễ là một trong những lý do tại sao các nhà khoa học hành vi đo lường các cấu trúc tri giác như cảm giác, nỗi buồn về nhiều mặt hàng / biện pháp và rút ra một số cho các biến ẩn như vậy không thể đo lường trực tiếp.

Ở đây dữ liệu của bạn là xếp hạng được đưa ra bởi nhiều người dùng cho các bộ phim khác nhau. Như những người khác đã chỉ ra, có nghĩa là tiềm ẩn không thể quan sát trực tiếp.

Đối với một bộ phim, các tính năng tiềm ẩn của nó xác định số lượng hành động, lãng mạn, cốt truyện, diễn viên nổi tiếng, v.v. Tương tự, đối với một tập dữ liệu khác bao gồm các chữ số viết tay, các biến tiềm ẩn có thể là góc cạnh, độ nghiêng, v.v.