矩陣作用於向量的意義是：對向量進行旋轉和縮放，更加抽象的說，是將這個向量從一組正交基空間旋轉到另一組正交基空間，並縮放
對於實對稱矩陣，存在
m*v_i=\lambda_v_i但是對於更加一般的矩陣m
m*v_i=\lambda_u_i本質：將使用者偏好和物品特徵對映到k維空間中，計算相似度
user:^m}item:^n}m = p_*\sigma*}推薦系統相關演算法 SVD
假如要 zero君對一部電影m的評分，而手上只有zero君對若幹部電影的評分和風炎君對若幹部電影的評分 包含m的評分 那麼能 出zero君對m的評分嗎？答案顯然是能。最簡單的方法就是直接將 分定為平均分。不過這時的準確度就難說了。本文將介紹一種比這個最簡單的方法要準上許多，並且也不算複雜的演算法。s...
SVD電影推薦簡介
參考 利用svd方法進行推薦，其實就是對使用者 電影評分矩陣進行降維。svd 的想法抽象點來看就是將乙個n行 m列的評分矩陣r r u i 代表第u 個使用者對第 i個物品的評分 分解成乙個n行 f列的使用者因子矩陣p p u k 表示使用者 u對因子 k的喜好程度 和乙個m行 f列的物品因子矩陣q...
用於推薦系統的SVD演算法python實現
svd演算法python實現 之前看到一篇實現svd演算法的blog，但是實現方法沒有用到矩陣。為了更直觀簡便高效的實現svd演算法，在這裡基於numpy重新寫了一遍。這裡用到的演算法是優化下面這個目標函式 如下 引數 mat 輸入矩陣，feature latent factor數量 def svd...