推荐系统 SVD和SVD++算法

本文详细介绍了推荐系统中两种重要的算法:SVD(奇异值分解)和SVD++。SVD是一种基本的矩阵分解技术,而SVD++则在此基础上加入了用户评分预测的改进方法,更好地利用了用户的评分数据。

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

推荐系统 SVD和SVD++算法

 

 SVD:

 

SVD++:

 

【Reference】

1、SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导

2、推荐系统——SVD/SVD++

3、SVD++

4、SVD++协同过滤

5、SVD与SVD++

6、关于矩阵分解:特征值分解 svd分解 mf分解 lmf分解 pca 以及个性化推荐 fm ffm als

7、GitHub源码:lxmly/recsyspy(python)

8、《推荐系统——技术、评估及高效算法》 弗朗西斯科·里奇等著。这是中文译本。原著为:《Recommender System Handbook》

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值