文件名称:
基于随机梯度下降的矩阵分解推荐算法（python）
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文件大小: 108kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-25
详细说明：SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。
矩阵分解推荐的思想就是基于此，将每个user和item的内在feature构成的矩阵分别表示为M1与M2，则内在feature的乘积得到M；因此我们可以利用已有数据（user对item的打分）通过随机梯度下降的方法计算出现有user和item最可能的feature对应到的M1与M2（相当于得到每个user和每个item的内在属性），这样就可以得到通过feature之间的内积得到user没有打过分的item的分数。
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