再谈矩阵分解在推荐系统中的应用
本文将简单介绍下最近学习到的矩阵分解方法。 （1）PureSvd 矩阵分解的核心是将一个非常稀疏的评分矩阵分解为两个矩阵，一个表示user的特性，一个表示item的特性，将两个矩阵中各取一行和一列向量做内积就可以得到对应评分。 那么如何将一个矩阵分解为两个矩阵就是唯一 ...
原文：推荐系统中的稀疏矩阵处理
数据稀疏问题严重制约着协同过满推荐系统的发展。对于大型商务网站来说,由于产品和用户数量都很庞大,用户评分产品一般不超过产品总数的 ,两个用户共同评分的产品更是少之又少,解决数据稀疏问题是提高推荐质量的关键。 为了提高推荐质量,许多研究人员都试图缓和数据稀疏问题。他们从不同的角度对用户和产品信息进行分析 处理,降低数据的稀疏程度。这些算法各有利弊。 .基于项目的协同过滤推荐算法 传统的协同过滤推荐 ...
2018-09-11 11:37 0 2711 推荐指数：
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