改进点(跟前几篇的SVD比)：

一句话总结：当数据样本只有隐式反馈时，以前的数据建模方式便不再适用。原因：1.隐式反馈中默认只有正样本(one-class问题)；2.未观测到的样本默认为负样本(显然不合理，也可能喜欢)。

概念：

显式反馈：形如rating矩阵，这种直接评分的矩阵，称之为显式反馈；

隐式反馈：构造样本时，数据不是评分、评论这种直接表示喜好，使用点击、下单这种数据，侧面表示喜好的形式，称之为隐式反馈。

我们前面讲的算法都是针对显式反馈的评分矩阵的，因此当数据集只有隐式反馈时，应用上述矩阵分解直接建模会存在问题。

主要有两方面的原因:

首先，隐式反馈数据集中只存在正样本，即 rij=1,∀

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