作者:桂。 时间:2017-04-14 06:22:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解(Nonnegative ...
一 矩阵分解回想 在博文推荐算法 基于矩阵分解的推荐算法中,提到了将用户 商品矩阵进行分解。从而实现对未打分项进行打分。 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户 商品矩阵 评分矩阵 ,记为 Vm n 。能够将其分解成两个或者多个矩阵的乘积,如果分解成两个矩阵 Wm k 和 Hk n 。我们要使得矩阵 Wm k 和 Hk n 的乘积能够还原原始的矩阵 Vm n : Vm ...
2017-08-10 08:02 1 8958 推荐指数:
作者:桂。 时间:2017-04-14 06:22:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6685811.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前梳理了一下非负矩阵分解(Nonnegative ...
个商品之间的关系 通常在用户对商品进行打分的过程中,打分是非负的,这就要求: 这便是非负矩阵分解 ...
介绍: 推荐系统中最为主流与经典的技术之一是协同过滤技术(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些项目产生过兴趣,那么将来他很可能依然对其保持热忱。其中协同过滤技术又可根据是否采用了机器学习思想建模的不同划分为基于内存的协同 ...
在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中,我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解,面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 ...
作者:桂。 时间:2017-04-06 20:26:01 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6670214.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文非负矩阵分解(Nonegative matrix ...
相信做过肿瘤单细胞的小伙伴对这个分析并不陌生,如果多读几篇文献,就能在CNS以及大子刊上面看到这个分析。 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想:给定一个非负矩阵V, NMF ...
本次演示使用的数据来自2017年发表于Cell的头颈鳞癌单细胞文章:Single-Cell Transcriptomic Analysis of Primary and Metastatic T ...