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이번 논문은 추천 시스템에서 정말 중요한 개념 중 하나인 Matrix Factorization에 대해서 소개하고, 그 성능을 증가시키기 위한 여러 가지 기법에 대해 기술한 논문이다. 개인적으로 추천 시스템의 기초가 되는 논문이라고 생각되어서 선정하게 되었고, 규제화(regularization)부터 시작해서 시간적 요소를 반영하는 것까지 생각한 것들이 흥미롭게 읽은 논문이다. 당시에 진행하던 Netflix Prize 대회는 넷플릭스의 영화를 사용자에게 얼마나 더 잘 추천하는지를 겨루는 대회였다. 해당 대회에서 Matrix Factorization 기법을 사용한 추천의 성능이 이웃기반 추천 시스템보다 우월했다. 따라서 저자는 Matrix Factorization 기법에 다른 테크닉을 추가하여 성능을 더 끌어..