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上传时间: 2021-01-20
详细说明：1.引言
矩阵分解(MatrixFactorization，MF)是传统推荐系统为经典的算法，思想来源于数学中的奇异值分解(SVD)，但是与SVD还是有些不同，形式可以看出SVD将原始的评分矩阵分解为3个矩阵，而推荐本文要介绍的MF是直接将一个矩阵分解为两个矩阵，一个包含Users的因子向量，另一个包含着Items的因子向量。
2.原理简介
假如电影分为三类：动画片，武打片，纪录片，而某一部电影对应这三类的隶属度分别为0，0.2，0.7，可以看出这是一部纪录片里面有些武打成分，现在给定某个用户对着三类电影的喜欢程度用0到1之间的值表示分别为0.1，0.6，0.2，可以看出该用
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