导语:本系列文章一共有三篇,分别是
《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》
第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理,包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实,讲述MF算法在图文推荐中的应用实践。三篇文章由浅入深,各有侧重,希望可以帮助到大家。下文是第一篇——《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》,第二篇和第三篇将于后续发布,敬请期待。
矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是推荐系统领域里的一种经典且应用广泛的算法。在基于用户行为的推荐算法
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