推荐系统--矩阵分解(3)

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推荐系统–矩阵分解(6)

5 TimeSVD++：增加时间因素

物品的受欢迎度随着时间而改变，例如，电影可以因外部事件(如新电影中演员的出现)或冷或热。体现在模型中，物品偏差bib_ibi不是常数，而是随时间变化的函数。
用户会随着时间改变他们的基线评分。例如，一个倾向于评价电影评分“4星”的用户，因为各种原因现在可能会对这样的电影评分“3星”。

对时间敏感的基线预测为：
bui(t)=μ+bu(t)+bi(t)b_{u i}(t)=\mu+b_{u}(t)+b_{i}(t)bui(t)=μ+bu(t)+bi(t)

分时间段学习参数，某个时间段的参数使用该时间段数据进行学习，也即是加入时间权重：
r^ui=μ+bu(t)+bi(t)+qiTpu(t)\hat{r}_{u i}=\mu+b_{u}(t)+b_{i}(t)+q_{i}^{T} p_{u}(t)r^ui=μ+bu(t)+bi(t)+qiTpu(t)

符号说明：

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[转载[https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/52972081#commentBox] 因为要用到基于SVD的推荐作为baseline,所以 ...
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