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基于矩阵分解的推荐算法 matlab实现

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

我们知道,要做推荐系统,最基本的一个数据就是,用户-物品的评分矩阵,如下图1所示 图1           矩阵中,描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分),- 表示没有评分,现在目的是把没有评分的 给预测出来,然后按预测的分数高低,给用户进行推荐。        如何预测缺失的评分呢?对于缺失的评分,可以转化为基于机器学习的回归问题,也就是连续值的预测,对于矩阵分解有如下式子,R是类似图1的评分矩阵,假设N*M维(N表示行数,M表示列数),可以分解为P跟Q矩阵,其中P矩阵维度N*K, P矩阵维度K*M。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

文 件 列 表

矩阵分解
Main.m
MatrixFac.m

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