在新手接触推荐系统这个领域时，遇到第一个理解起来比较困难的就是协同过滤法。那么如果这时候百度的话，得到最多的是奇异值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式。如果运用在推荐系统中，首先我们将我们的训练集表示成矩阵的形式，这里我们以movielen数据集为例 ...

　　Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。 一、与其他模型的对比 　　与SVM相比，FM对特征之间的依赖关系用factorized parameters来表示。对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统 ...

导读 最近在研究”基于时序行为的协同过滤算法“中重点提到了矩阵分解模型，因此总结下最近比较火的算法：矩阵分解模型。 经过kddcup和netflix比赛的多人多次检验，矩阵分解可以带来更好的结果，而且可以充分地考虑各种因素的影响，有非常好的扩展性，因为要考虑多种因素的综合作用，往往需要构造 ...

Fama-French三因子模型理论知识 模型介绍 Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama and French认为，上述 ...

https://wiki.mbalib.com/wiki/Fama%E2%80%93French%E4%B8%89%E5%9B%A0%E7%B4%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model，简称 ...

# 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 ...

聚类分析 百度百科：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。 方法——（还可直接用SPS ...

发表于2020年Review of Financial Studies上的"Comparing cross-section and time-series factor models"一文，作者是20 ...