19【推荐系统2】矩阵分解算法—

文章目录

1、矩阵分解算法的原理
2、矩阵分解的求解过程
3、消除用户和物品打分的偏差
4、矩阵分解的优点和局限性

针对协同过滤算法的头部效应较明显、泛化能力较弱的问题，矩阵分解算法被提出。矩阵分解在协同过滤算法中“共现矩阵”的基础上，加人了隐向量的概念，加强了模型处理稀疏矩阵的能力，针对性地解决了协同过滤存在的主要问题。

1、矩阵分解算法的原理

Netflix是美国最大的流媒体公司,其推荐系统的主要应用场景是利用用户的行为历史，在Netflix 的视频应用中为用户推荐喜欢的电影、电视剧或纪录片。图1用图例的方式描述了协同过滤算法和矩阵分解算法在视频推荐场景下的算法原理。

图 1 图1

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19【推荐系统2】矩阵分解算法——协同过滤的进化

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