推薦系統(recommender systems):預測電影評分--構造推薦系統的一種方法：低秩矩陣分解(low rank matrix factorization)

阿新 • • 發佈：2017-09-19

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如上圖中的predicted ratings矩陣可以分解成X與Θ^T的乘積，這個叫做低秩矩陣分解。

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我們先學習出product的特征參數向量，在實際應用中這些學習出來的參數向量可能比較難以理解，也很難可視化出來，但是它們是做為區分不同電影的特征

怎麽來區分電影i與電影j是否相似呢？就是判斷X(i)與X(j)之間的距離是否小來判斷。這樣在一個用戶看了或者買了一部電影後，我們可以給他推薦相似的電影。

總結:

1>用向量化的計算來對所有的用戶所有的電影進行評分計算

2>通過學習特征參數，如何找到相關的電影和產品

推薦系統(recommender systems):預測電影評分--構造推薦系統的一種方法：低秩矩陣分解(low rank matrix factorization)

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