ri*j=ui*k pj*n
•將推薦值矩陣r分解為矩陣 u 和p , 使得u 和 p 的乘積得到的矩陣r* 中的元素值與r的中 巳知元素的值非常接近．那麼r* 中對應於r中的未知的元素值就是**值．
•u的每—行代 表—個使用者畫像向量，p 的每—行代表—個物品的畫像向量
•假設使用者對物品的喜好的值是取決於幾 個（假設是k 個）因素，我們不知道這些因素是什 麼，所以我們命名它們為隱性因子
•假設使用者隊 對物品片的喜好 rij 是使用者畫像向量在k 個因子上的值與物品畫像向量在
k 個因子上的值的點積 rij = (ui*k) ∙(pk*j)
•如果能夠通過分解推薦值矩陣，使得以上的假設在所有已知的推薦值上面是成立的，我們 期望這個方式也可以用千**未知的推薦值
損失函式用lij表示
加入正則化的損失函式
求損失函式極值的過程
設定k 的值，設定學習步長以及迭代次數，k值和
surprise 的評估準則
rmse 計算均方根誤差
2.mae 計算平均絕對誤差
3.fcp 協調對的分數
推薦演算法 矩陣分解
相關位址 矩陣分解是乙個非常優雅的推薦演算法，因為當設計到矩陣分解時，我們通常不會太多地區思考哪些專案將停留在所得到矩陣的列和行中。但是其使用這個推薦引擎，我們清楚地看到，u是第i個使用者的興趣向量，v是第j個電影的引數向量。所以我們可以通過u和v的點積來估算x 第i個使用者對第j個電影的評分 我們...
eq值 推薦演算法 協同過濾推薦演算法總結
推薦演算法具有非常多的應用場景和商業價值，因此對推薦演算法值得好好研究。推薦演算法種類很多，但是目前應用最廣泛的應該是協同過濾類別的推薦演算法，本文就對協同過濾類別的推薦演算法做乙個概括總結，後續也會對一些典型的協同過濾推薦演算法做原理總結。1.推薦演算法概述 1 基於內容的推薦 這一類一般依賴於自...
矩陣分解推薦演算法（LMF）
首先我們現在有乙個矩陣 r 其中 r 代表第 i 個使用者對第 j 個商品的喜愛程度。lmf 演算法認為每個商品上面都有一些隱因子，而顧客的喜愛程度是由這些隱因子來決定的。因此便可以將 r 分解成 p times q 的形式。矩陣 p 代表了這 m 個使用者對 f 個隱因子的喜愛程度，q 代表這 f...