数据挖掘算法-矩阵分解在推荐系统中的应用
最近一段时间隐语义模型(Latent Factor Model,LFM)在推荐系统中的应用越来越广泛,本文所介绍的矩阵分解方法也是基于这个隐语义模型。
这里需要说明的一点是,这里所说的矩阵分解并不是SVD,之前在这个问题纠结了很久,因为网上很多人还有周围的人都把矩阵分解就当成了SVD,实际上SVD也是矩阵分解的一种技术(SVD在推荐系统中的应用见http://blog.csdn.net/wuyanyi/article/details/7964883,这篇才是真正的SVD推荐的方法,而其他很多网上所指的SVD就是本文所介绍的)。
基本思想
形式化描述
带偏置的矩阵分解
带标签和历史隐式反馈的矩阵分解
带有时间因素的矩阵分解
小结
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