推荐SVD

作者: 舟舟洋 | 来源:发表于2020-07-29 18:29 被阅读0次

为什么要矩阵分解?

因为user-item矩阵稀疏,需要将user和item映射到同一低维空间进行比较

为什么矩阵分解说得通?

1)将user和item映射到同一低维空间进行比较
2)当矩阵为图片时候,压缩后可高度还原,说明大量信息仍保留至图片矩阵中

矩阵分解如何进行?

SVD理解.jpg

特征值分解(实对称矩阵) >> 奇异值分解(非实对称矩阵)

EVD:特征值分解,求一个特征值对角阵,以及特征向量;
引用:
https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html

相关文章

  • 推荐SVD

    为什么要矩阵分解? 因为user-item矩阵稀疏,需要将user和item映射到同一低维空间进行比较 为什么矩阵...

  • SVD解析以及用其实现推荐算法

    SVD解析以及用其实现推荐算法 标签:推荐算法 [TOC] 首先介绍一下SVD,是对一个$mn$规模矩阵进行奇异值...

  • SVD解析以及用其实现推荐算法

    SVD解析以及用其实现推荐算法 标签:推荐算法 [TOC] 首先介绍一下SVD,是对一个$mn$规模矩阵进行奇异值...

  • SVD 代码实践

    本文主要介绍tensorflow和pyspark对svd的实现,具体原理可见上篇-SVD在协同过滤推荐系统中的应用...

  • SVD分解在生物学中的意义

    划重点 这里仅仅只是谈论一下我对SVD分解在生物学中的应用 SVD分解最常用的模型是推荐系统,因此这里仿照推荐系统...

  • SVD与推荐系统

  • 基于内容的个性化推荐算法

    摘要:个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。本文介绍...

  • 基于内容的个性化推荐算法

    个性化推荐算法有许多类别,主要包括基于内容的推荐、协同过滤、SVD、基于知识的推荐以及混合推荐算法。 本文介绍基于...

  • 推荐系统之SVD(五)

    一 SVD解析以及用其实现推荐算法 首先介绍一下SVD,是对一个*n 阶规模的矩阵进行奇异值分解,最后得到的为: ...

  • 第14章 利用SVD简化数据

    SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解 14.1 SVD的应用 利用SVD实...

网友评论

      本文标题:推荐SVD

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/cmjclktx.html