文件名称:
《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理
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文件大小: 96kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：文章来源《现代推荐算法》矩阵分解系列（SVD，FunkSVD，BiasSVD）原理 .
奇异值分解(SVD)
奇异值分解(SVD)原理与主要应用在数据降维中，可以将这个用户物品对应的m×n矩阵M进行SVD分解，并通过选择部分较大的一些奇异值来同时进行降维，也就是说矩阵M此时分解为：
Mm×n=Um×kTDk×kVk×nM_{m \times n} = U_{m \times k}^{T}D_{k \times k}V_{k
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