推荐系统之--- 评分预测问题

评分预测问题是指根据用户的历史评分数据，预测用户对未评分物品的评分。推荐系统中的评分预测问题是推荐系统的核心问题之一，也是协同过滤算法的基础。常用的评分预测算法有基于邻域的方法、矩阵分解方法、深度学习方法等。其中基于邻域的方法包括基于用户的方法和基于物品的方法，矩阵分解方法包括SVD、NMF、PMF等，深度学习方法包括神经网络、深度卷积网络等。在实际应用中，评分预测问题需要考虑数据稀疏性、冷启动问题、数据噪声等因素。