简介 推荐方式 根据流行程度 根据个人特征 根据协同过滤 实现步骤 step 1: 需要根据用户购买的东西和商品对应建一个矩阵：（列为商品，横为用户） 问题：一个人可能会购买多件商品这样会产生计算误差。 这时需要对矩阵进行 ...

一、矩阵分解 1.案例 我们都熟知在一些软件中常常有评分系统，但并不是所有的用户user人都会对项目item进行评分，因此评分系统所收集到的用户评分信息必然是不完整的矩阵。那如何跟据这个不完整矩阵中已有的评分来预测未知评分呢。使用矩阵分解的思想很好地解决了这一问题。 假如我们现在有一个用户 ...

# 推荐系统的各个矩阵分解模型 ## 1. SVD 当然提到矩阵分解，人们首先想到的是数学中经典的SVD（奇异值）分解，直接上公式：$$M_{m \times n}=U_{m \times k} \Sigma_{k \times k} V_{k \times n}^{T}$$ - 原理 ...

推荐系统的评分预测场景可看做是一个矩阵补全的游戏，矩阵补全是推荐系统的任务，矩阵分解(Matrix Factorization)是其达到目的的手段。因此，矩阵分解是为了更好的完成矩阵补全任务（欲其补全，先其分解之）。之所以可以利用矩阵分解来完成矩阵补全的操作，那是因为基于这样的假设：假设UI矩阵 ...

推荐系统通常分析过去的事务以建立用户和产品之间的联系，这种方法叫做协同过滤。 协同过滤有两种形式：隐语义模型（LFM），基于邻域的模型（Neighborhood models）。 本篇文章大部分内容为大神Koren的Factorization Meets the Neighborhood ...

　　 　　本文将简单介绍下最近学习到的矩阵分解方法。 　　（1）PureSvd 　　矩阵分解的核心是将一个非常稀疏的评分矩阵分解为两个矩阵，一个表示user的特性，一个表示item的特性，将两个矩阵中各取一行和一列向量做内积就可以得到对应评分。 　　那么如何将一个矩阵分解为两个矩阵就是唯一 ...

有如下R(5,4)的打分矩阵：（“-”表示用户没有打分） 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数 那么，如何根据目前的矩阵R（5,4）如何对未打分的商品进行评分的预测（如何得到分值为0的用户的打分值）？ ——矩阵分解的思想可以解决这个问题 ...

转自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 对于矩阵分解的梯度下降推导参考如下： ...