推薦算法之電影推薦
兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解)：SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...
原文：推薦算法之： LFM 推薦算法
LFM介紹 LFM Funk SVD 是利用 矩陣分解的推薦算法： 其中： P矩陣是User LF矩陣，即用戶和隱含特征矩陣 Q矩陣是LF Item矩陣，即隱含特征和物品的矩陣 R：R矩陣是User Item矩陣，由P Q得來 見下圖： R評分舉證由於物品和用戶數量巨大，且稀疏，因此利用矩陣乘法，轉換為 P n user dim 和 Q dim n count 兩個矩陣，dim 是隱含特征數量。 ...
2020-10-12 21:10 0 793 推薦指數：
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為什么我推薦《算法4》
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