一般在推薦系統中，數據往往是使用 用戶-物品 矩陣來表示的。用戶對其接觸過的物品進行評分，評分表示了用戶對於物品的喜愛程度，分數越高，表示用戶越喜歡這個物品。而這個矩陣往往是稀疏的，空白項是用戶還未接觸到的物品，推薦系統的任務則是選擇其中的部分物品推薦給用戶。 （markdown寫表格太麻煩 ...

　　　　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 ...

1.背景知識 　　在講SVD++之前，我還是想先回到基於物品相似的協同過濾算法。這個算法基本思想是找出一個用戶有過正反饋的物品的相似的物品來給其作為推薦。其公式為： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　其中 rui 表示預測用戶u對物品i的喜愛程度。wij 是物品 ...

輸入 　　稀疏的物品用戶評分矩陣。 輸出 　　輸出1：基於矩陣分解得到的兩個子矩陣。 　　輸出2：根據輸出2得到的已被填充的物品用戶評分矩陣 前言 　　當用戶、物品較多的時候，基於用戶和物品的協同過濾算法存在稀疏性的問題，將矩陣分解應用於協同過濾算法可以提取物品、用戶的隱式特征，發現 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=10911 用戶和產品的潛在特征編寫推薦系統矩陣分解工作原理使用潛在表征來找到類似的產品。 1. 用戶和產品的潛在特征 我們可以通過為每個用戶和每部電影分配屬性，然后將它們相乘並合並結果來估計用戶喜歡電影的程度 ...

一.UserCF【基於用戶】 　　基於用戶的協同過濾，通過不同用戶對商品的評分來評測用戶之間的相似性，基於用戶之間的相似性進行推薦。簡單來說就是：給用戶推薦和他興趣相似的其它用戶喜歡的商品。 　　 二.ItemCF【基於商品】 　　基於商品的協同過濾，通過用戶對不同商品的評分來評測商品之間 ...

剖析千人千面的大腦——推薦引擎部分，其中這篇是定位：對推薦引擎中的核心算法：協同過濾進行深挖。 首先，千人千面融合各種場景，如搜索，如feed流，如廣告，如風控，如策略增長，如購物全流程等等；其次千人千面的大腦肯定是內部的推薦引擎，這里有諸多規則和算法在實現對上述各個場景進行“細分推薦排序 ...

Collaborative Filtering Recommendation 向量之間的相似度 度量向量之間的相似度方法很多了，你可以用距離（各種距離）的倒數，向量夾角，Pearson相關系數等。 ...