推荐分解：介绍SVD、SVD++

SVD原理与应用
最新推荐文章于 2021-10-24 02:51:54 发布
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本文介绍了奇异值分解(SVD)的基本原理，包括如何利用SVD进行PCA降维以实现数据压缩和去噪，以及在推荐算法中的应用。通过特征分解，SVD能够捕捉用户和物品之间的隐含需求，为个性化推荐提供支持。

SVD介绍

SVD原理：奇异值分解

方阵可以求特征矩阵

思路可参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html

作用

 

可以用最大的k个的奇异值描述矩阵。　所以SVD可以用于PCA降维，来做数据压缩和去噪。

也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐

推荐分解svd ：隐语义模型LFM

将用户和物品分别映射到各自的特征空间，然后通过两个特征向量的内积来预测用户对一个物品的喜好程度。

计算真实值和预测值的平方误差，然后用梯度下降法更新

SVD++

在LFM中，只考虑了用户特征向量和物品特征向量（显示反馈）和偏置向量，在SVD++中，进一步考虑了用户对其有过浏览/评分行为的商品的隐式反馈.

     

 Nu是用户有过浏览等行为的物品组合

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