推薦系統之矩陣分解及C++實現
1.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3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 ...
原文：推薦系統之矩陣分解及其Python代碼實現
有如下R , 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 , 如何對未打分的商品進行評分的預測 如何得到分值為 的用戶的打分值 矩陣分解的思想可以解決這個問題，其實這種思想可以看作是有監督的機器學習問題 回歸問題 。 矩陣R可以近似表示為P與Q的乘積：R n,m P n,K Q K,m 矩陣分解的過程中 ...
2018-03-24 10:31 0 8386 推薦指數：
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