推荐系统之---如何理解低秩矩阵？

1.说明 在推荐系统中有有一种推荐方式：LFM，也叫隐因子分解。这中推荐方式在Netflix公司的百万美金大赛中可以说是大放异彩。但是在这里面涉及到一个假设。假设评分矩阵是低秩的（Low rank）。 那什么样的矩阵是低秩的？怎么理解低秩呢？ 2.图像中的“秩” 除了在推荐系统中应用低秩概念，其实在图像处理中也会应用到低秩。秩的英文表达是rank，在图像中rank可以理解为图像中所包含信息的丰富程

>>阅读原文<<