EM算法之推荐系统（二）隐语义模型

一、隐语义模型

1.1 隐语义模型概述       

将用户和物品都转化为隐语义，将这两个通过隐语义进行组合，我们需要做的是通过数据出发，进行个性化的推荐；物品和用户之间可能存在着隐含的联系，因此我们需要建立隐含的关系方程。这个隐含因子只要能够让计算机理解就好。将用户和物品通过中介隐含因子联系起来。例如有N个用户和M和商品，打分矩阵如下所示：

       首先分解，将N个用户分解成N*F的，N个用户转换成每个用户含有F个隐藏因子，对于M个电源，将F个隐藏因子对应M个电影，既能分解也能组合这就是隐语义模型。

1.2 隐语义模型求解

      正常的情况下，我们都会有一个用户对于物品的评分值，公式如下所示：