LFM LFM即隱因子模型，我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書，背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作者項亮本人等等，假如真的是由於這3個原因導致的，那如果項亮出了另外一本數據挖掘方面的書 ...

著名的科學雜志《Nature》於1999年刊登了兩位科學家D.D.Lee和H.S.Seung對數學中非負矩陣研究的突出成果。該文提出了一種新的矩陣分解思想――非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩陣中所有元素均為非 ...

著名的科學雜志《Nature》於1999年刊登了兩位科學家D.D.Lee和H.S.Seung對數學中非負矩陣研究的突出成果。該文提出了一種新的矩陣分解思想――非負矩陣分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)算法，即NMF是在矩陣中所有元素均為非 ...

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 ...

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 ## 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 ...

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 ...