推荐系统之矩阵分解及其Python代码实现
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 ...
原文：推荐系统之矩阵分解及C++实现
.引言 矩阵分解 Matrix Factorization, MF 是传统推荐系统最为经典的算法，思想来源于数学中的奇异值分解 SVD , 但是与SVD 还是有些不同，形式就可以看出SVD将原始的评分矩阵分解为 个矩阵，而推荐本文要介绍的MF是直接将一个矩阵分解为两个矩阵，一个包含Users 的因子向量，另一个包含着Items 的因子向量。 .原理简介 假如电影分为三类：动画片，武打片，纪录片， ...
2014-12-25 10:33 2 3980 推荐指数：
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