在新手接觸推薦系統這個領域時，遇到第一個理解起來比較困難的就是協同過濾法。那么如果這時候百度的話，得到最多的是奇異值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是將一個矩陣分解為三個矩陣相乘的形式。如果運用在推薦系統中，首先我們將我們的訓練集表示成矩陣的形式，這里我們以movielen數據集為例 ...

　　Steffen Rendle於2010年提出Factorization Machines（下面簡稱FM），並發布開源工具libFM。 一、與其他模型的對比 　　與SVM相比，FM對特征之間的依賴關系用factorized parameters來表示。對於輸入數據是非常稀疏（比如自動推薦系統 ...

導讀 最近在研究”基於時序行為的協同過濾算法“中重點提到了矩陣分解模型，因此總結下最近比較火的算法：矩陣分解模型。 經過kddcup和netflix比賽的多人多次檢驗，矩陣分解可以帶來更好的結果，而且可以充分地考慮各種因素的影響，有非常好的擴展性，因為要考慮多種因素的綜合作用，往往需要構造 ...

Fama-French三因子模型理論知識 模型介紹 Fama和French 1992年對美國股票市場決定不同股票回報率差異的因素的研究發現，股票的市場的beta值不能解釋不同股票回報率的差異，而上市公司的市值、賬面市值比、市盈率可以解釋股票回報率的差異。Fama and French認為，上述 ...

https://wiki.mbalib.com/wiki/Fama%E2%80%93French%E4%B8%89%E5%9B%A0%E7%B4%A0%E6%A8%A1%E5%9E%8B Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model，簡稱 ...

# 推薦系統的各個矩陣分解模型 ## 1. SVD 當然提到矩陣分解，人們首先想到的是數學中經典的SVD（奇異值）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 ...

聚類分析 百度百科：聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。 方法——（還可直接用SPS ...

發表於2020年Review of Financial Studies上的"Comparing cross-section and time-series factor models"一文，作者是20 ...