推薦系統系列---基於movielens數據集的KNN算法與矩陣分解算法比較

                                                         理論部分算法 1. 隱因子模型的推薦算法：使用奇異值分解或者隨機梯度降低等方法將用戶的評分矩陣分解爲用戶和產品的特徵矩陣 ； 學習 2. 提出一種對推薦效果新的評估方法：spa 3.Movielens 數據集：3d （1）100k，包括1000個用戶對1700部電影的點評信息。94.8

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