【推荐系统】概率矩阵分解 probabilistic matrix factorization
前言： PMF沿用了MF矩阵分解的思路，目标都是求出精确的U和V。在传统MF方法中，优化目标是保证R和UV乘积的差值最小，而在PMF中，R和UV的差值变成了一个高斯概率函数，通过最大后验概率MAP公式，将优化目标变成了对一个包含R和UV差值的复杂概率函数，在对其求解时来反求U和V，即反求使目标函数最大的U和V。同时，在PMF中，U和V变成了参数可以被分别求解 三个基础： 1.矩阵分解
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