推荐系统笔记之矩阵分解、FM

文章目录 一、矩阵分解 1.隐语义模型 2.矩阵分解算法的原理 3.矩阵分解的求解 3.1.梯度下降方法 4.矩阵分解的优缺点 4.1.优点 4.2.缺点 5.FM模型--隐向量特征交叉 5.1.二阶交叉项的考虑及改进 5.2.FM的优点 5.3.FM模型的应用 一、矩阵分解 示例：针对协同过滤算法的头部效应比较明显、泛化能力较弱的问题，矩阵分解（或者叫隐语义模型）应运而生；矩阵分解在协同过滤算法

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