BiasSVD BiasSVD其实就是前面提到的RSVD矩阵分解基础上加上了偏置项。 有的用户喜欢打很多高分,有的用户喜欢打很多低分,因此我们根据用户打分的偏好,在预测他们的打分时添加上偏置,比如说所有电影的平均分为3.7,《泰坦尼克号》这部电影因为很好看,所以他会被多打0.5分,用户A很挑剔,总是给电影打低0.3分,因此A对这...
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...
FUNKSVD又称为LFM算法。 FunkSVD就是在SVD的技术上优化“数据稠密”+“计算复杂度告”+“只可以用来数据降维”难题的。一个矩阵做SVD分解成3个矩阵很耗时,同时还面临稀疏的问题,那么解决稀疏问题,同时只分解成两个矩阵呢?期望矩阵M这样进行分解成以下这个形式: SVD理论知识完善,在数据降维应用成熟,FunkSVD如何将矩...