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文檔簡介
矩陣分解技術(shù)在推薦系統(tǒng)的應(yīng)用目錄背景1推薦系統(tǒng)概述2矩陣分解技術(shù)3衍生模型4背景消費(fèi)者面臨多種選擇電子商務(wù)平臺(tái)擁有巨大的用戶群和商品通過分析用戶的行為判斷用戶的興趣，進(jìn)行個(gè)性化推薦協(xié)同過濾鄰元法協(xié)同過濾潛在因素模型潛在因素模型實(shí)現(xiàn)-矩陣分解優(yōu)點(diǎn)
可擴(kuò)展性高、靈活性好
可以合并附加信息
由于直接反饋信息稀疏，可以利用隱含反饋信息（購買記錄、瀏覽記錄、搜索記錄、鼠標(biāo)運(yùn)行記錄）
矩陣分解一般模型衍生模型增加用戶和物品的偏好合并額外的信息添加時(shí)間信息
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