《Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering》理解与资料整理
1 原文如下 2 理解 这篇文章尝试把RBM应用到协同过滤中，在netflix上的数据集做实验，RBM方法与SVD方法线性插值相结合，能提高系统性能6%左右。 2.1问题描述： 对电影的推荐，用户对电影集合中的某个电影进行打分，分值区间为(0, k]。 基于user-based的协同过滤算法，用用户对电影的打分形成一个整数向量，用来表征用户特征，进一步计算用户之间的相似度。这篇文章引入RBM，输入
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