【说明】 　　本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在《World Wide Web》（2017）上的一篇论文《Neural Collaborative Filtering》。本人英语 ...

主要参考： https://www.zhihu.com/question/38417101/answer/94338598 http://blog.jobbole.com/8 ...

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 ...

1、特征值分解 主要还是调包： 特征值分解： A = P*B*PT 当然也可以写成 A = QT*B*Q 其中B为对角元为A的特征值的对角矩阵，P=QT， 首先A ...

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于mov ...

　　线性函数也是线性代数的重点知识，尤其是双线性函数，本质上定义了向量之间的二元运算。然后在非退化线性替换下，引出了矩阵的合同关系\(B=P'AP\)（记作\(A\cong B\)），类似于线性变换的 ...

从矩阵分解的角度来看，LU和Cholesky分解目标在于将矩阵转化为三角矩阵的乘积,所以在LAPACK种对应的名称是trf（Triangular Factorization）。QR分解的目的在 ...

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： 　　　　　　　　　　　　　　 ...

　　在新手接触推荐系统这个领域时，遇到第一个理解起来比较困难的就是协同过滤法。那么如果这时候百度的话，得到最多的是奇异值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式。如果 ...

1.引言 矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是传统推荐系统最为经典的算法，思想来源于数学中的奇异值分解(SVD), 但是与SVD 还是有些不同，形式就可以看出SVD将原始的 ...