推荐系统——基于隐因子矩阵分解的协同过滤算法
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 ...
原文：SVD++：推荐系统的基于矩阵分解的协同过滤算法的提高
.背景知识 在讲SVD 之前，我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法。这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐。其公式为： 其中 rui 表示预测用户u对物品i的喜爱程度。wij 是物品i，j之间的相似度，N u 代表用户曾经有过正反馈的物品的集合。 就比如说我们现在有三个用户A，B和C，还有四本书： 红楼梦 ， 史记 ， 微积分导论 和 时间简史 。用户和书籍 ...
2016-11-02 22:17 0 3664 推荐指数：
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