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：推薦系統中的稀疏矩陣處理
數據稀疏問題嚴重制約着協同過滿推薦系統的發展。對於大型商務網站來說,由於產品和用戶數量都很龐大,用戶評分產品一般不超過產品總數的 ,兩個用戶共同評分的產品更是少之又少,解決數據稀疏問題是提高推薦質量的關鍵。 為了提高推薦質量,許多研究人員都試圖緩和數據稀疏問題。他們從不同的角度對用戶和產品信息進行分析 處理,降低數據的稀疏程度。這些算法各有利弊。 .基於項目的協同過濾推薦算法 傳統的協同過濾推薦 ...
2018-09-11 11:37 0 2711 推薦指數：
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