深度学习召回--svd矩阵分解概念

深度学习召回-SVD矩阵分解，是一种基于矩阵分解的推荐系统算法。它的主要思想是将用户和物品的行为数据表示为一个矩阵，然后通过SVD（奇异值分解）的方式将矩阵分解成多个低维的矩阵，从而实现对用户和物品的表示。在这个过程中，通过学习用户和物品的隐含特征，可以更加准确地预测用户对物品的评分，从而实现召回。

具体来说，SVD矩阵分解将用户-物品评分矩阵分解为三个矩阵：一个用户特征矩阵、一个物品特征矩阵和一个奇异值矩阵。其中用户特征矩阵和物品特征矩阵分别包含了用户和物品的隐含特征，而奇异值矩阵则表示了这些特征的重要性。

在预测用户对某个物品的评分时，可以通过用户特征矩阵、物品特征矩阵和奇异值矩阵的乘积来得到预测评分。具体来说，需要先将用户和物品转化为对应的特征向量，然后对这些特征向量进行点积运算，最后乘以对应的奇异值即可得到预测评分。