矩阵分解在推荐系统的应用以及python代码的实现

最新推荐文章于 2025-05-13 15:38:12 发布
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分类专栏： 推荐系统 数据挖掘 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/love_data_scientist/article/details/76216177
本文介绍了矩阵分解在打分预估系统中的应用，通过将打分矩阵R(n,m)近似为P(n,K)和Q(K,m)的乘积，解决了未评分数据的问题。文中通过Python代码展示了如何利用梯度下降法求解矩阵P和Q，并给出了不同K值下的结果示例。" 113686023,10547081,VB中使用SQL删除与查询数据库记录,"['VB', '数据库操作', 'SQL语句']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

矩阵分解在打分预估系统中得到了成熟的发展和应用，为了方便以后复习，先总结如下。

打分矩阵R(n,m)是n行和m列，n表示user个数，m行表示item个数，例如R(5,6)

   item1item2 item3item4item5item6

user1 5443 50

user2 04 5 031

user354 0 130

user404 531 5

user510 3 505

其中，为了表示方便0表示没有打分，根据目前的矩阵R（5,6）如何得到分值为0的用户的打分值？

矩阵分解的思想可以解决这个问题，其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题

具体的：

R（n,m）~=P(n,K)*Q(K

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基于Python的矩阵分解技术应用于推荐系统
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