LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤0.引入依赖1.数据准备2.算法的实现3.测试 LFM--梯度下降法--实现基于模型的协同过滤 0.引入依赖 1.数据准备 2.算法的实现 3.测试 当 K = 2 时，输出结果如 ...

　　这里我想给大家介绍另外一种推荐系统，这种算法叫做潜在因子（Latent Factor）算法。这种算法是在NetFlix（没错，就是用大数据捧火《纸牌屋》的那家公司）的推荐算法竞赛中获奖的算法，最早 ...

隐语义模型： 物品 表示为长度为k的向量q（每个分量都表示 物品具有某个特征的程度） 用户兴趣 表示为长度为k的向量p（每个分量都表示 用户对某个特征的喜好程度） ...

线性调频信号是一种大时宽带宽积信号。线性调频信号的相位谱具有平方律特性，在脉冲压缩过程中可以获得较大的压缩比，其最大优点是所用的匹配滤波器对回波信号的多普勒频移不敏感，即可以用一个匹配滤波 ...

　　对于一个用户来说，他们可能有不同的兴趣。就以作者举的豆瓣书单的例子来说，用户A会关注数学，历史，计算机方面的书，用户B喜欢机器学习，编程语言，离散数学方面的书， 用户C喜欢大师Knuth, Jia ...

LFM介绍 LFM(Funk SVD) 是利用 矩阵分解的推荐算法： 其中： P矩阵是User-LF矩阵，即用户和隐含特征矩阵 Q矩阵是LF-Item矩阵，即隐含特征和物品的矩阵 R：R矩阵是User-Item矩阵，由P*Q得来 见下图： R评分举证由于物品 ...

基本原理： 根据脉冲压缩的条件判断可行性。 　　根据调频脉冲信号具有抛物线式的非线性相位谱，并且带宽和脉冲宽度的乘积远远大于1. 　　接收机中设置与发射信号“相位共轭匹配”的压缩网络，在频率时间 ...

对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。总结一下，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决3个问题。 如何给物品进行分类？ 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及 ...