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推薦算法中的MF, PMF, BPMF
時間 2020-08-08
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1.矩陣分解(MF) 目前推薦系統中用的最多的就是矩陣分解方法,在Netflix Prize推薦系統大賽中取得突出效果。以用戶-項目評分矩陣爲例,矩陣分解就是預測出評分矩陣中的缺失值,而後根據預測值以某種方式向用戶推薦。常見的矩陣分解方法有基本矩陣分解(basic MF),正則化矩陣分解)(Regularized MF),基於機率的矩陣分解(PMF)等。 web 利用代數中SVD方法對矩陣進行分解
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