特徵分解,奇異值分解(SVD) 和隱語義模型(LFM)

[摘要] 特徵分解——>奇異值分解(SVD)——>隱語義模型(LFM),三個算法在前者的基礎上推導而成,按順序先後出現。三者均用於矩陣降維。其中: 特徵分解可用於主成分分析。(可參考博主文章主成分分析) 奇異值分解(SVD)和隱語義模型(LFM)可用於推薦系統中,將評分矩陣補全、降維。 爲什麼進行矩陣分解: 有人說,將大型矩陣分解爲簡單矩陣乘積的形式,爲了減少計算量。矩陣分解及應用畢業論文_豆丁網
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