推荐系统实践（四）LFM原理（1）

隐语义模型，矩阵分解方法： 一、SVD分解 1.存在两个严重的缺陷： （1）、SVD 分解前需要把稀疏矩阵填充成无缺失值的稠密矩阵，而数据集中往 往 90%以上的数据都是缺失的，这样会造成数据存储空间成本大大增加； （2）、该算法的计算复杂度较高，对于填充后的稠密矩阵来说，计算速度变的 更慢，甚至无法获得结果。 2、算法流程： 关键步骤： 对特征值矩阵进行选择，一般从小到大排序，特征值大的代表着更

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