推薦系統實踐（四）LFM原理（1）

隱語義模型，矩陣分解方法： 一、SVD分解 1.存在兩個嚴重的缺陷： （1）、SVD 分解前需要把稀疏矩陣填充成無缺失值的稠密矩陣，而數據集中往 往 90%以上的數據都是缺失的，這樣會造成數據存儲空間成本大大增加； （2）、該算法的計算複雜度較高，對於填充後的稠密矩陣來說，計算速度變的 更慢，甚至無法獲得結果。 2、算法流程： 關鍵步驟： 對特徵值矩陣進行選擇，一般從小到大排序，特徵值大的代表着更

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