数据挖掘算法原理与实践：基于矩阵分解的协同过滤算法

矩阵分解的协同过滤算法是一种常用的数据挖掘算法，它基于用户对物品的评分矩阵，通过分解矩阵得到用户和物品的隐含特征向量，从而实现推荐系统的功能。该算法主要包括两个步骤：矩阵分解和预测评分。在矩阵分解中，通过最小化误差函数来求解用户和物品的隐含特征向量；在预测评分中，通过计算用户和物品的特征向量的内积来预测用户对未评分物品的评分。该算法在实践中应用广泛，可以用于电商、社交网络等领域的个性化推荐。