协同过滤算法数学模型
时间: 2024-05-23 09:08:21 浏览: 200
协同过滤算法
协同过滤算法是一种基于用户历史行为和偏好进行推荐的算法。其数学模型可以通过矩阵分解的方式来实现。具体来说,协同过滤算法将用户和物品表示为矩阵中的行和列,并将用户对物品的评分表示为矩阵中的元素。然后,通过将原始评分矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积,来找到用户和物品之间的潜在关系,从而进行推荐。
具体地说,设评分矩阵$R$为$m\times n$的矩阵,其中$m$表示用户数量,$n$表示物品数量。设低秩矩阵$U$为$m\times k$的矩阵,表示用户的$k$维潜在特征向量;低秩矩阵$V$为$k\times n$的矩阵,表示物品的$k$维潜在特征向量。则原始评分矩阵可以表示为$R=UV$,其中,$U$和$V$是未知参数,需要通过优化算法来求解。
最常用的优化算法是交替最小二乘法(Alternating Least Squares, ALS),它通过交替固定一组参数求解另一组参数的方式来迭代求解。
阅读全文