基於模型的協同過濾技術中尤為矩陣分解（matrix factorization）技術最為普遍和流行。評分矩陣（稀疏的，稀疏度90%以上）的補全問題。傳統的奇異值分解演算法只能對資料稠密的矩陣進行分解，而評分矩陣是極度稀疏的，因此，若要使用svd對評分矩陣進行分解，首先要對矩陣的缺失值進行填充，這樣便造成了資料量增加、資料失真等問題，所以人們開始研究對已有矩陣的分解。
矩陣的特徵值：
*奇異值就是矩陣非負特徵值的算術平方根
2.basicsvd
第三大點
3.lfm（funk svd）又稱rsvd，正則化svd4.baseline estimates & matrix factorization、asymmetric-svd、svd++5.timesvd6.pmf與biasedmf7. 推薦系統中矩陣分解的總結
推薦系統ALS矩陣分解
思想類似線性回歸做 大致如下 定義乙個 模型 數學公式 然後確定乙個損失函式，將已有資料作為訓練集，不斷迭代來最小化損失函式的值，最終確定引數，把引數套到 模型中做 矩陣分解的 模型是 損失函式是 我們就是要最小化損失函式，從而求得引數q和p。矩陣分解模型的物理意義 我們希望學習到乙個p代表user...
推薦系統例項 基於矩陣分解
使用matlab嘗試了隨機梯度下降的矩陣分解方法，實現了乙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使用者的喜好和各個物品的屬性。通過隨機梯度下降法分解後得到兩個矩陣，乙個是使用...
推薦系統 04 矩陣分解演算法
netflix放出的比賽資料是評分資料，它是推薦系統中評分 模式。本次比賽中，矩陣分解模型大放異彩，最著名的是svd以及其各種變體。2.1 為什麼要矩陣分解 矩陣分解演算法，能很好的解決推薦系統中的評分 問題。其中，通常k比m和n小很多。k怎麼取？用k fold確定。2.2.基礎的svd演算法 sv...