LFM LFM即隐因子模型，我们可以把隐因子理解为主题模型中的主题、HMM中的隐藏变量。比如一个用户喜欢《推荐系统实践》这本书，背后的原因可能是该用户喜欢推荐系统、或者是喜欢数据挖掘、亦或者是喜欢作者项亮本人等等，假如真的是由于这3个原因导致的，那如果项亮出了另外一本数据挖掘方面的书 ...

简介 推荐方式 根据流行程度 根据个人特征 根据协同过滤 实现步骤 step 1: 需要根据用户购买的东西和商品对应建一个矩阵：（列为商品，横为用户） 问题：一个人可能会购买多件商品这样会产生计算误差。 这时需要对矩阵进行 ...

使用MATLAB尝试了随机梯度下降的矩阵分解方法，实现了一个比较简单的推荐系统的原理。 常用推荐系统的方法有协同过滤， 基于物品内容过滤等等。 这次是用的矩阵分解模型属于协同过滤的一种方法，大致原理是通过一定数量的因子来描述各个用户的喜好和各个物品的属性。 通过随机梯度下降法分解 ...

# 推荐系统的各个矩阵分解模型 ## 1. SVD 当然提到矩阵分解，人们首先想到的是数学中经典的SVD（奇异值）分解，直接上公式：$$M_{m \times n}=U_{m \times k} \Sigma_{k \times k} V_{k \times n}^{T}$$ - 原理 ...

推荐系统的评分预测场景可看做是一个矩阵补全的游戏，矩阵补全是推荐系统的任务，矩阵分解(Matrix Factorization)是其达到目的的手段。因此，矩阵分解是为了更好的完成矩阵补全任务（欲其补全，先其分解之）。之所以可以利用矩阵分解来完成矩阵补全的操作，那是因为基于这样的假设：假设UI矩阵 ...

推荐系统通常分析过去的事务以建立用户和产品之间的联系，这种方法叫做协同过滤。 协同过滤有两种形式：隐语义模型（LFM），基于邻域的模型（Neighborhood models）。 本篇文章大部分内容为大神Koren的Factorization Meets the Neighborhood ...

　　 　　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 ...

转自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 对于矩阵分解的梯度下降推导参考如下： ...