基於矩陣分解(MF,Matrix Factorization)的推薦算法
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 ...
原文：推薦系統之矩陣分解（MF）
一 矩陣分解 .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 項目的評分矩陣R n，m 是n行m列的矩陣，n表示user個數，m行表示item的個數 那么，如何根據目前的矩 ...
2020-01-06 13:00 0 2241 推薦指數：
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轉自：http://www.tuicool.com/articles/RV3m6n 對於矩陣分解的梯度下降推導參考如下： ...