推荐系统中的矩阵分解详解

0.前言 推荐系统最常见的两种场景为评分预测与排序。评分预测的典型场景为豆瓣上一个用户对电影的评分，淘宝上对某个商品的评分。排序的场景更为普遍，比如信息流业务中，从海量的内容中挑选出最合适的topN内容给用户展示，就是一个典型的排序问题。 推荐系统中非常经典的技术之一就是矩阵分解(Matrix Factorization)。矩阵分解具有优秀的可扩展性，而且实现起来也不困难，因此在实际中使用非常广泛

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