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文档简介
            推荐系统算法详解,基于协同过滤的推荐算法,协同过滤(CollaborativeFiltering,CF)基于近邻的协同过滤基于模型的协同过滤-,基于协同过滤(CF)的推荐,基于近邻的推荐,基于用户的协同过滤,基于用户的协同过滤(User-CF),基于物品的协同过滤,基于物品的协同过滤(Item-CF),User-CF和Item-CF的比较,基于协同过滤的推荐优缺点,基于模型的协同过滤思想,基于模型的协同过滤,隐语义模型(LFM),用隐语义模型来进行协同过滤的目标,揭示隐藏的特征,这些特征能够解释为什么给出对应的预测评分这类特征可能是无法直接用语言解释描述的,事实上我们并不需要知道,类似“玄学”,通过矩阵分解进行降维分析,协同过滤算法非常依赖历史数据,而一般的推荐系统中,偏好数据又往往是稀疏的;这就需要对原始数据做降维处理分解之后的矩阵,就代表了用户和物品的隐藏特征,隐语义模型的实例,基于概率的隐语义分析(pLSA)隐式迪利克雷分布模型(LDA)矩阵因子分解模型(基于奇异值分解的模型,SVD),LFM降维方法矩阵因子分解,矩阵因子分解,矩阵因子分解,LFM的进一步理解,LFM的进一步理解,矩阵因子分解,矩阵因子分解,矩阵因子分解,模型的求解算法ALS,交替最小二乘法(Alterna        
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