再談矩陣分解在推薦系統中的應用
本文將簡單介紹下最近學習到的矩陣分解方法。 （1）PureSvd 矩陣分解的核心是將一個非常稀疏的評分矩陣分解為兩個矩陣，一個表示user的特性，一個表示item的特性，將兩個矩陣中各取一行和一列向量做內積就可以得到對應評分。 那么如何將一個矩陣分解為兩個矩陣就是唯一 ...
原文：淺談矩陣分解在推薦系統中的應用
為了方便介紹，假設推薦系統中有用戶集合有 個用戶，即U u ,u ,u ,u ,u ,u ，項目 物品 集合有 個項目，即V v ,v ,v ,v ,v ,v ,v ，用戶對項目的評分結合為R，用戶對項目的評分范圍是 , 。R具體表示如下： 推薦系統的目標就是預測出符號 對應位置的分值。推薦系統基於這樣一個假設：用戶對項目的打分越高，表明用戶越喜歡。因此，預測出用戶對未評分項目的評分后，根據分值 ...
2015-10-15 10:23 3 7441 推薦指數：
相關推薦
自己動手寫一個推薦系統,推薦系統小結,推薦系統：總體介紹、推薦算法、性能比較, 漫談“推薦系統”, 淺談矩陣分解在推薦系統中的應用
自己動手寫一個推薦系統 廢話： 最近朋友在學習推薦系統相關，說是實現完整的推薦系統，於是我們三不之一會有一些討論和推導，想想索性整理出來。 在文中主要以工程中做推薦系統的流程着手，穿插一些經驗之談，並對於推薦系統的算法的學術界最新的研究進展 ...
基於矩陣分解的推薦系統
簡介 推薦方式 根據流行程度 根據個人特征 根據協同過濾 實現步驟 step 1: 需要根據用戶購買的東西和商品對應建一個矩陣：（列為商品，橫為用戶） 問題：一個人可能會購買多件商品這樣會產生計算誤差。 這時需要對矩陣進行 ...
推薦系統之矩陣分解（MF）
一、矩陣分解 1.案例 我們都熟知在一些軟件中常常有評分系統，但並不是所有的用戶user人都會對項目item進行評分，因此評分系統所收集到的用戶評分信息必然是不完整的矩陣。那如何跟據這個不完整矩陣中已有的評分來預測未知評分呢。使用矩陣分解的思想很好地解決了這一問題。 假如我們現在有一個用戶 ...
基於矩陣分解的推薦系統實例
使用MATLAB嘗試了隨機梯度下降的矩陣分解方法，實現了一個比較簡單的推薦系統的原理。 常用推薦系統的方法有協同過濾， 基於物品內容過濾等等。 這次是用的矩陣分解模型屬於協同過濾的一種方法，大致原理是通過一定數量的因子來描述各個用戶的喜好和各個物品的屬性。 通過隨機梯度下降法分解 ...
推薦系統的各個矩陣分解模型
# 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 ...
推薦系統：矩陣分解方法
推薦系統的評分預測場景可看做是一個矩陣補全的游戲，矩陣補全是推薦系統的任務，矩陣分解(Matrix Factorization)是其達到目的的手段。因此，矩陣分解是為了更好的完成矩陣補全任務（欲其補全，先其分解之）。之所以可以利用矩陣分解來完成矩陣補全的操作，那是因為基於這樣的假設：假設UI矩陣 ...
矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用
在協同過濾推薦算法總結中，我們講到了用矩陣分解做協同過濾是廣泛使用的方法，這里就對矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用做一個總結。(過年前最后一篇！祝大家新年快樂！明年的目標是寫120篇機器學習，深度學習和NLP相關的文章) 1. 矩陣分解用於推薦算法要解決的問題 在推薦系統中 ...