矩阵分解
矩阵分解简介
矩阵分解是推荐系统中一种重要的协同过滤方法，它通过将用户-物品评分矩阵分解为低维矩阵的乘积， 从而学习用户和物品的潜在特征表示。这种方法能够有效处理数据稀疏性问题，并提供更好的推荐效果。
矩阵分解的主要特点
- 能够学习用户和物品的潜在特征
- 可以处理大规模稀疏数据
- 具有良好的可扩展性
- 支持增量学习和在线更新
基本原理
核心思想
- 将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵
- 用户矩阵表示用户的潜在特征
- 物品矩阵表示物品的潜在特征
- 通过矩阵乘法预测缺失的评分
矩阵分解原理示意图
应用场景
典型应用
- 电影推荐
- 音乐推荐
- 商品推荐
- 新闻推荐
- 社交网络推荐
适用条件
- 用户-物品交互数据稀疏
- 需要发现潜在特征
- 数据规模较大
- 需要增量更新