推薦系統之矩陣分解及其Python代碼實現
有如下R(5,4)的打分矩陣：（“-”表示用戶沒有打分） 其中打分矩陣R(n,m)是n行和m列，n表示user個數，m行表示item個數 那么，如何根據目前的矩陣R（5,4）如何對未打分的商品進行評分的預測（如何得到分值為0的用戶的打分值）？ ——矩陣分解的思想可以解決這個問題 ...
原文：推薦系統之矩陣分解及C++實現
.引言 矩陣分解 Matrix Factorization, MF 是傳統推薦系統最為經典的算法，思想來源於數學中的奇異值分解 SVD , 但是與SVD 還是有些不同，形式就可以看出SVD將原始的評分矩陣分解為 個矩陣，而推薦本文要介紹的MF是直接將一個矩陣分解為兩個矩陣，一個包含Users 的因子向量，另一個包含着Items 的因子向量。 .原理簡介 假如電影分為三類：動畫片，武打片，紀錄片， ...
2014-12-25 10:33 2 3980 推薦指數：
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