keras实现基于矩阵分解的音乐推荐核心思想

基于矩阵分解的音乐推荐是一种广泛应用的推荐算法，其核心思想是将用户-音乐评分矩阵分解为两个矩阵，一个是用户矩阵，另一个是音乐矩阵，这两个矩阵的乘积就是原始矩阵。

通过这种方式，我们可以获得用户和音乐的潜在特征向量，这些向量可以被用来预测用户对某首歌曲的喜好程度。当用户对一首未听过的歌曲进行评分时，我们可以根据用户和音乐的特征向量计算其评分，从而实现推荐。

具体实现中，矩阵分解可以用深度学习框架Keras来完成，可以使用基于梯度下降的优化算法，如随机梯度下降（SGD）或Adam。通过不断迭代更新两个矩阵的值，最终得到最优解。