推荐系统中的矩阵分解算法介绍

FunkSVD算法用于推荐，就是本文中的MF算法，解决了SVD传统奇异值矩阵分解时，矩阵中存在未知项需要补全之后再SVD进行预测的情况。 在推荐系统中，最基本的一个数据就是用户-物品的评分矩阵，如下图所示。        其中，U1⋯U5表示的是5个不同的用户，D1⋯D4表示的是4个不同的商品，这样便构成了用户-商品矩阵，在该矩阵中，有用户对每一件商品的打分，其中“-”表示的是用户未对该商品进行打

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