一般在推荐系统中，数据往往是使用 用户-物品 矩阵来表示的。用户对其接触过的物品进行评分，评分表示了用户对于物品的喜爱程度，分数越高，表示用户越喜欢这个物品。而这个矩阵往往是稀疏的，空白项是用户还未接触到的物品，推荐系统的任务则是选择其中的部分物品推荐给用户。 （markdown写表格太麻烦 ...

　　　　在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 　　　　在推荐系统中 ...

1.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 ...

输入 　　稀疏的物品用户评分矩阵。 输出 　　输出1：基于矩阵分解得到的两个子矩阵。 　　输出2：根据输出2得到的已被填充的物品用户评分矩阵 前言 　　当用户、物品较多的时候，基于用户和物品的协同过滤算法存在稀疏性的问题，将矩阵分解应用于协同过滤算法可以提取物品、用户的隐式特征，发现 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10911 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。 1. 用户和产品的潜在特征 我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度 ...

一.UserCF【基于用户】 　　基于用户的协同过滤，通过不同用户对商品的评分来评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性进行推荐。简单来说就是：给用户推荐和他兴趣相似的其它用户喜欢的商品。 　　 二.ItemCF【基于商品】 　　基于商品的协同过滤，通过用户对不同商品的评分来评测商品之间 ...

剖析千人千面的大脑——推荐引擎部分，其中这篇是定位：对推荐引擎中的核心算法：协同过滤进行深挖。 首先，千人千面融合各种场景，如搜索，如feed流，如广告，如风控，如策略增长，如购物全流程等等；其次千人千面的大脑肯定是内部的推荐引擎，这里有诸多规则和算法在实现对上述各个场景进行“细分推荐排序 ...

Collaborative Filtering Recommendation 向量之间的相似度 度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。 ...