矩阵分解推荐算法(LMF) 首先我们现在有一个矩阵Rmn,其中RijRij代表第ii个用户对第jj个商品的喜爱程度。 RmnRmn PmF×QFnPmF×QFn P mF mm FF nn F∑ 我们最终的目的是使得RijRij和R′ijRij′尽可能的相近。因此,损失函数为: f(P,Q)=∑(Rij−R′ij)2f(P,Q)=∑(Rij−Rij′)2 为
矩阵分解推荐算法（LMF）⾸先我们现在有⼀个矩阵R_{mn}，其中R_{ij}代表第i个⽤户对第j个商品的喜爱程度。LMF算法认为每个商品上⾯都有⼀些隐因⼦，⽽顾客的喜爱程度是由这些隐因⼦来决定的。因此便可以将R_{mn}分解成P_{mF} \times Q_{Fn}的形式。矩阵P_{mF}代表了这m个⽤户对F个...