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到目前为止，我们对`基于模型的`推荐系统的讨论集中在使用基于均方误差的目标来预测真实价值的结果，例如评分预测。也就是说，我们已经根据相应的回归方法描述了基于模型的推荐。正如我们在考虑点击、购买或评分数据时为基于邻域的推荐开发了单独的方法一样，在这里我们考虑如何调整基于回归的方法来处理二元结果（例如点击和购买）。很自然的，我们可能会想象我们可以调整我们基于回归的方法来处理二元结果，就像logistic回归那样。也就是说，我们可以将模型输出传递给激活函数，这样正交互（positive intersection）

到目前为止，我们讨论的推荐系统都是纯粹**基于交互数据**的。我们在之前的文章中讨论了为什么使用交互数据能够捕捉这些个性化信息，只需在用户和项目之间找到最大限度解释差异的模式。这个论点在某些条件下理论上是成立的，但也有相当的局限性。在实践中，有几种情况偏离了我们到目前为止所描述的经典设置，需要更复杂的模型，利用侧面信息或特征结构来提高性能，接下来我们介绍一些因子分解机模型

【推荐系统入门到项目实战】（二）：基于相似度推荐（含代码）

奇异值分解（SVD）可以对矩阵进行无损分解在实际中，我们可以抽取前K个特征，对矩阵进行降维，使得只使用较少的特征就可以包含大部分信息**（10%的特征包含99%的信息）**在评分预测中我们使用funkSVD，只根据实际评分误差进行目标最优化，这里其实就是我们上一章所用的矩阵分解方法，只不过在这里我们使用的优化方法不再是ALS而是SGD（随机梯度下降）在funkSVD的基础上，加入用户/商品偏好=>BiasSVD，这里可以类比上一章介绍的baseline方法。在BiasSVD的基础上，考虑。

在上一篇文章中我们介绍了矩阵分解和ALS算法，上面这种方法的一个缺点是只使用了`个性化推荐`部分，没有考虑到物品和用户本身的整体情况。因此，下面介绍介绍两种用于反映一个整体情况推荐的方法。

矩阵分解（MF）是一种隐语义模型，它通过隐类别匹配用户和item来做推荐。User矩阵和Item矩阵，User矩阵每一行代表一个用户的向量，Item矩阵的每一列代表一个item的向量。将User矩阵和Item矩阵的维度降低到隐类别个数的维度。根据用户的行为，矩阵分解又可以分为显式矩阵分解和隐式矩阵在显式MF中，用户向量和物品向量的内积拟合的是用户对物品的实际评分在隐式MF中，用户向量和物品向量的内积拟合的是用户对物品的偏好(0或1)，拟合的强度由置信度控制，置信度又由行为的强度决定。

关联规则学习的官方定义（英语：Association rule learning）是一种在大型数据库中发现变量之间的有趣性关系的方法。它的目的是利用一些有趣性的量度来识别数据库中发现的强规则。基于强规则的概念，Rakesh Agrawal等人引入了关联规则以发现由超市的POS系统记录的大批交易数据中产品之间的规律性。文章介绍了关联规则的基本理论以及Apriori算法的代码实现

“我们正在离开信息时代，进入推荐时代。”与许多机器学习技术一样，推荐系统根据用户的历史行为进行预测。推荐系统是一种信息过滤系统，具体来说，是根据用户的历史行为、社交关系、兴趣点。来预测用户对一组项目的偏好。推荐系统在某些行业中非常重要，因为它们在高效时可以产生巨额收入，也是从竞争对手中脱颖而出的一种方式。要构建推荐系统最典型的两种方法是基于内容过滤和协同过滤。本文将探讨他们的原理、优缺点等。......