【推荐系统】推荐系统中分解共现矩阵的优点与局限性
由于使用协同过滤，单纯考虑user或item之间的正反馈交互以及相似度量，这不能很好的利用全局信息，如果两个用户没有相同的历史行为，或者两个物品没有相同的用户购买，那么对于这两个物品或者用户来说，它们之间的相似度为0，这就会导致使用协同过滤不具备泛化利用全局信息的能力。而隐向量的生成过程其实是对共享...
【推荐系统】推荐场景为什么不可以使用SVD分解共现矩阵
在推荐领域，我们为了捕捉更多隐含特征，需要对用户-物品共现矩阵进行分解，对矩阵分解的方法主要有三种：特征值分解（Eigen Decomposition）奇异值分解（Singular Value Decomposion）梯度下降（Gradient Descent...
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