[人工智能]推荐模型篇

1、协同过滤、矩阵分解（稀疏矩阵?）

????????用户作为矩阵行坐标，物品作为列坐标

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• ?计算用户相似度? ? ? ? ? >>? ? ? ?top N?个相似用户

?????????每个用户对应的行向量其实就可以当作一个用户的 Embedding 向量，“余弦相似度”

• 用户评分的预测? ? ? ? ? >>? ? ? ? ?根据预测得分进行排序后输出

????????在获得 Top n 个相似用户之后，利用 Top n 用户生成最终的用户 u 对物品 p 的评分? ? ??

????????利用用户相似度和相似用户评价的加权平均值，来获得目标用户的评价预测

????????权重 wu,s? 是用户 u 和用户 s 的相似度，Rs,p? 是用户 s 对物品 p 的评分

• 矩阵分解算法（for 稀疏矩阵）

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