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 ...
一 矩阵分解概述 我们都知道,现实生活中的User Item矩阵极大 User数量极大 Item数量极大 ,而用户的兴趣和消费能力有限,对单个用户来说消费的物品,产生评分记录的物品是极少的。这样造成了User Item矩阵含有大量的空值,数据极为稀疏。矩阵分解的核心思想认为用户的兴趣只受少数几个因素的影响,因此将稀疏且高维的User Item评分矩阵分解为两个低维矩阵,即通过User Item评分 ...
2015-10-12 16:26 0 2495 推荐指数:
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 ...
本文地址:https://www.cnblogs.com/faranten/p/15861531.html 转载请注明作者与出处 1 矩阵的LU分解 1.1 矩阵LU分解的步骤推导 矩阵的LU分解又称矩阵的三角分解,该分解方法是基于矩阵的Gauss消去法导出的。矩阵的LU分解得到 ...
矩阵分解-Basic MF Basic MF是最基础的分解方式,将评分矩阵R分解为用户矩阵U和项目矩阵S, 通过不断的迭代训练使得U和S的乘积越来越接近真实矩阵,矩阵分解过程如图: 目标函数 预测值与真实值之间的差。采用梯度下降的方式迭代计算U和S,它们收敛时就是分解出来的矩阵。我们用损失 ...
矩阵的对角分解 定理5.1 为正规矩阵的充要条件是:存在酉矩阵,使得: 例1 设是阶正规矩阵,其特征值,,,,则: 是厄米特矩阵的充要条件是:的特征值全是实数; 是反厄米特矩阵的充要条件是:的特征值为零或纯虚数; 是酉矩阵的充要条件是:的每个特征值的模。 矩阵的三角分解 定义5.1:设,如果存在 ...
QR分解 QR分解(正交三角分解)是将一个矩阵分解为一个正交矩阵Q和上三角矩阵R的乘积 A=QR 解线性方程组 Ax=b Ax=b-->QRx=b-->x=R\(Q\b) 求特征值 LU分解 LU分解将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积,A=LU ...
矩阵分解是将矩阵拆解成多个矩阵的乘积,常见的分解方法有 三角分解法、QR分解法、奇异值分解法。三角分解法是将原方阵分解成一个上三角矩阵和一个下三角矩阵,这种分解方法叫做LU分解法。进一步,如果待分解的矩阵A是正定的,则A可以唯一的分解为 \[{\bf{A = L}}{{\bf{L}}^{\bf ...
上(下)三角矩阵:对角线上(下)方的元素全为零,即对\(i<j, a_{ij} = 0\)(\(i>j, a_{ij} = 0\)) 单位上(下)三角矩阵:对角线元素全为1的上(下)三角矩阵 定理1(LU分解定理):设\(A\)是n阶非奇异矩阵,则存在惟一的单位下三角矩阵\(L ...
「摘自史荣昌和魏丰编著的《矩阵分析》」 总结求满秩分解的流程就是:(摘自张贤达《矩阵分析与应用》) 示例: ...