最近在学习推荐系统(Recommender System)，跟大部分人一样，我也是从《推荐系统实践》学起，同时也想跟学机器学习模型时一样使用几个开源的python库玩玩。于是找到了surprise，挺新的，代码没有sklearn那么臃肿，我能看的下去，于是就开始了自己不断的挖坑。

这篇文章介绍基于SVD的矩阵分解推荐预测模型。一开始我还挺纳闷，SVD不是降维的方法嘛？为什么可以用到推荐系统呢？研究后，实则异曲同工。

有关SVD推导可以看这篇文章：降维方法PCA与SVD的联系与区别

了解推荐系统的人一定会知道协同过滤算法！

协同过滤算法主要分为两类，一类是基于领域的方法(neighborhood methods)，另一类是隐语义模型(latent factor models)，后者一个最成功的实现就是矩阵分解(matrix factorization)，矩阵分解我们这篇文章使用的方法就是SVD(奇异值分解)

提问❓：SVD在推荐系统中到底在什么位置呢？

举手

从SVD到推荐系统的更多相关文章

  1. 使用矩阵分解(SVD)实现推荐系统

    http://ling0322.info/2013/05/07/recommander-system.html 这个学期Web智能与社会计算的大作业就是完成一个推荐系统参加百度电影推荐算法大赛,成绩按 ...

  2. SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导

    SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导     出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603 前面文章SVD原理及推 ...

  3. SVD++：推荐系统的基于矩阵分解的协同过滤算法的提高

    1.背景知识 在讲SVD++之前,我还是想先回到基于物品相似的协同过滤算法.这个算法基本思想是找出一个用户有过正反馈的物品的相似的物品来给其作为推荐.其公式为:

  4. NMF和SVD在推荐系统中的应用（实战）

    本文以NMF和经典SVD为例,讲一讲矩阵分解在推荐系统中的应用. 数据 item\user Ben Tom John Fred item 1 5 5 0 5 item 2 5 0 3 4 item 3 ...

  5. 多维数组分解----SVD在推荐系统中的应用-

    http://www.janscon.com/multiarray/rs_used_svd.html [声明]本文主要参考自论文<A SINGULAR VALUE DECOMPOSITION A ...

  6. 非对称SVD电影推荐系统

    采用1M MovieLensz数据(80%train, 20%test, UserIDs range between 1 and 6040 ,MovieIDs range between 1 and ...

  7. SVD在推荐系统中的应用

    一.奇异值分解SVD 1.SVD原理 SVD将矩阵分为三个矩阵的乘积,公式: 中间矩阵∑为对角阵,对角元素值为Data矩阵特征值λi,且已经从大到小排序,即使去掉特征值小的那些特征,依然可以很好地重构 ...

  8. 推荐系统 SVD和SVD++算法

    推荐系统 SVD和SVD++算法 SVD:   SVD++: [Reference] 1.SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导 2.推荐系统——SVD/SVD++ 3.SVD++ 4.SVD++协 ...

  9. SVD在餐馆菜肴推荐系统中的应用

    SVD在餐馆菜肴推荐系统中的应用 摘要:餐馆可以分为很多类别,比如中式.美式.日式等等.但是这些类别不一定够用,有的人喜欢混合类别.对用户对菜肴的点评数据进行分析,可以提取出区分菜品的真正因素,利用这 ...

随机推荐

  1. 服务器端发送邮件签名采用Data URI scheme包含图片

    要在服务器端基于HTML,拼接邮件内容,原来用户使用outlook采用了邮件签名,签名里含有公司Logo的图片,Outlook的msg文件里是专有的cid:xxxx,这里借用Data URI sche ...

  2. FTP Download File By Some Order List

    @Echo Off REM -- Define File Filter, i.e. files with extension .RBSet FindStrArgs=/E /C:".asp&q ...

  3. liuyan

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title> ...

  4. SQLSERVER 2014 SP1 的服务器 日志文件无法收缩的处理

    1. 公司一台服务器 日子会文件到了 100g+ 但是无法收缩 2. 根据同事的经验进行验证 dbcc loginfo 单独看改数据库的 dbcc loginfo("CWBASEGS60&q ...

  5. ArrayMap代码分析

    Java提供了HashMap,但是HashMap对于手机端而言,对内存的占用太大,所以Android提供了SparseArray和ArrayMap.二者都是基于二分查找,所以数据量大的时候,最坏效率会 ...

  6. 如何根据元素的className获取元素？

    getElementsByClassName()是HTML5 新增的DOM API.IE8以下不支持 我们知道,原生的方法,是getElementById()和getElementsByTagName ...

  7. 关于mysql的压测sysbench

    测试表格:CREATE TABLE `sbtest` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL auto_increment, `k` int(10) unsigned NOT ...

  8. BZOJ1283 序列（费用流）

    不妨看做是先用k个指针指向被选择的前k个元素,然后每次将选中当前第一个元素的指针移到最后,并且需要满足位置变化量>=m.显然这样可以构造出所有的合法方案.那么可以以此建立费用流模型,以一条流量k ...

  9. Redundant Paths POJ - 3177（边—双连通分量）

    题意: 在图中加边 看最少能通过加多少条边把 图变成边—双连通分量 解析: 先做一次dfs,不同的连通分量的low是不同的  注意重边 缩点 统计度为1的点  那么需要加的边为(ret+1)/2 #i ...

  10. day22 ramdom 模块

    import random #随机整数 random.randint(1,5) # 大于等于1且小于等于5之间的整数 random.randrange(1,10,2) # 大于等于1且小于10之间的奇 ...