《Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering》理解與資料整理
1 原文如下 2 理解 這篇文章嘗試把RBM應用到協同過濾中，在netflix上的數據集做實驗，RBM方法與SVD方法線性插值相結合，能提高系統性能6%左右。 2.1問題描述： 對電影的推薦，用戶對電影集合中的某個電影進行打分，分值區間爲(0, k]。 基於user-based的協同過濾算法，用用戶對電影的打分形成一個整數向量，用來表徵用戶特徵，進一步計算用戶之間的相似度。這篇文章引入RBM，輸入
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