推荐系统中的经典矩阵分解技术

  网络中的信息量呈现指数式增长，随之带来了信息过载问题。推荐系统是大数据时代下应运而生的产物，目前已广泛应用于电商、社交、短视频等领域。本文将针对推荐系统中基于隐语义模型的矩阵分解技术来进行讨论。   NO.1   对于一个推荐系统，其用户数据可以整理成一个user-item矩阵。矩阵中每一行代表一个用户，而每一列则代表一个物品。若用户对物品有过评分，则矩阵中处在用户对应的行与物品对应的列交叉的

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