矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积,可分为三角分解.满秩分解.QR分解.Jordan分解和SVD(奇异值)分解等,常见的有三种:1)三角分解法 (Triangular Factorization),2)QR 分解法 (QR Factorization),3)奇异值分解法 (Singular Value Decompostion). 三角分解法 三角分解法是将原正方 (square) 矩阵分解成一个上三角形矩阵 或是排列(permut

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本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云组织翻译. 以下为译文: 阶隐式矩阵分解   前不久我发布了一个Python版本的隐式交替最小二乘矩阵分解算法(代码),虽然其速度不慢:但是本着精益求精的精神,本文将围绕Conjugate Gradient(共轭梯度)方法来探讨更快的算法.  在隐式反馈数据集协作过滤(Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets)中描述的算法由于极强的扩展性,因此十分流行.不但Spark mllib中的隐

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这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法.这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中.这种算法在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗 所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.我下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 这种算法的思想是这样:每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的.吉他伴奏的.王菲等元素(latent factor),如果