推薦系統中的矩陣分解算法介紹

FunkSVD算法用於推薦，就是本文中的MF算法，解決了SVD傳統奇異值矩陣分解時，矩陣中存在未知項需要補全之後再SVD進行預測的情況。 在推薦系統中，最基本的一個數據就是用戶-物品的評分矩陣，如下圖所示。        其中，U1⋯U5表示的是5個不同的用戶，D1⋯D4表示的是4個不同的商品，這樣便構成了用戶-商品矩陣，在該矩陣中，有用戶對每一件商品的打分，其中「-」表示的是用戶未對該商品進行打

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