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文檔簡介

1、網(wǎng)易云音樂如何推薦音樂潛在因子（Latent Factor）算法 這種算法的思想是這樣：每個(gè)用戶（user）都有自己的偏好，比如A喜歡帶有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素（latent factor），如果一首歌（item）帶有這些元素，那么就將這首歌推薦給該用戶，也就是用元素去連接用戶和音樂。每個(gè)人對(duì)不同的元素偏好不同，而每首歌包含的元素也不一樣。我們希望能找到這樣兩個(gè)矩陣：1、用戶-潛在因子矩陣Q，表示不同的用戶對(duì)于不用元素的偏好程度，1代表很喜歡，0代表不喜歡。2、潛在因子-音樂矩陣P，表示每種音樂含有各種元素的成分每個(gè)用戶對(duì)每首歌都這樣計(jì)算可以得到不同用戶對(duì)不同歌曲的評(píng)分矩陣下面問題來

2、了，這個(gè)潛在因子（latent factor）是怎么得到的呢？由于面對(duì)海量的讓用戶自己給音樂分類并告訴我們自己的偏好系數(shù)顯然是不現(xiàn)實(shí)的，事實(shí)上我們能獲得的數(shù)據(jù)只有用戶行為數(shù)據(jù)。單曲循環(huán)=5, 分享=4, 收藏=3, 主動(dòng)播放=2 , 聽完=1, 跳過=-2 , 拉黑=-5，在分析時(shí)能獲得的實(shí)際評(píng)分矩陣R，也就是輸入矩陣大概是這個(gè)樣子：事實(shí)上這是個(gè)非常非常稀疏的矩陣，因?yàn)榇蟛糠钟脩糁宦犨^全部音樂中很少一部分。如何利用這個(gè)矩陣去找潛在因子呢？這里主要應(yīng)用到的是矩陣的UV分解。也就是將上面的評(píng)分矩陣分解為兩個(gè)低維度的矩陣，用Q和P兩個(gè)矩陣的乘積去估計(jì)實(shí)際的評(píng)分矩陣，而且我們希望估計(jì)的評(píng)分矩陣我們上面給出的那個(gè)例子可

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