“隐语义”的真正背景
       LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为LSI(latent semantic index)，是Scott Deerwester, Susan T. Dumais等人在1990年提出来的一种新的索引和检索方法。该方法和传统向量空间模型(vector space model)一样使用向量来表示词(terms)和文档(documents)，并通过向量间的关系(如夹角)来判断词及文档间的关系；而丌同的是，LSA将词和文档映射到潜在语义空间，从而去除了原始向量空间中的一些“噪音”，提高了信息检索的精确度。
       http://blog.csdn.net/wangran51/article/details/7408406
场景

利用SVD求解LSA
分析文档集合，建立Term-Document矩阵。
对Term-Document矩阵进行奇异值分解。
对SVD分解后的矩阵进行降维，也就是奇异值分解一节所提到的低阶近似。
使用降维后的矩阵构建潜在语义空间，或重建Term-Document矩阵

使用SVD解决LFM

简单模型

问题

倾向于给热门标签对应的热门物品很大的权重，这样会降低推荐结果的新颖性（用户早就知道了）
对于新用户或新物品，标签数量很少，影响计算的准确性，需要增加相关标签量
有些标签其实和用户兴趣无关，比如用户只是通过标签宣泄某种情绪，或者作为一种社交上表示亲昵的动作，需要清理这些标签

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