基于矩阵的CF算法，一共有很多种，这里给大家解析一下，我们进行对用户对物品评分矩阵进行分解的原因是：我们可以对用户对物品评分矩阵进行分解，得到两个矩阵，一个矩阵是关于用户的，一个矩阵是关于物品的。这种情况下，用户矩阵的每一个用户自己都会对应着一个隐向量，每一个物品矩阵的物品也会
17今天 18:34 金山云2020年全年净利润（亿元）：预期-11.04，公布-9.6。 18:34 金山云：2020年营收19.23亿元，市场预期19.32亿元；第四季度每ADS盈利0元；第四季度营收65.77亿元，市场预期65.67亿元。 18:40 拼多多：2020年第四季度营收265.5亿元，市场预期192.16亿元，去年同期为107.93
今天17 18:01 Weimob Group（02013.HK）：2020年收入为19.68亿元人民币，市场规模预计为23.15亿元人民币，去年同期为14.37亿元人民币。 香港威宝集团（02013）+ 7.54％ 17:31 北京首都今日购入了9.05亿元的格力电器，京东方的4.58亿元，在中国平安的7.49亿元，在贵州茅台的4.41亿元。 16:56 美国特派
后附有源码可直接运行，x,y,z坐标尚未添加 等高线图为上图横切面，横轴为延迟时间/s，纵轴为多普勒频移/Hz clc; close all; clear all; taup = 1; b = 10; up_down = 1; eps = 0.000001; i = 0; mu = up_down * b / 2./ taup; delt = 2.2*taup/250; delf = 2*b /250; for tau =
一、简介 1．雷达工作原理 雷达是Radar（RAdio Detection And Ranging）的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。典型的雷达系统如图1.1，它主要由发射机，天线，接收机，数据处理，定时控制，显示等设备组成。利用雷达可以获
一、协同过滤推荐算法 协同过滤算法是指基于用户行为数据设计的推荐算法，主要包括： 1.基于邻域的算法：UserCF（基于用户的协同过滤算法）、ItemCF（基于物品的协同过滤算法） 2.隐语义模型：LFM 3.基于图的随机游走算法：PersonalRank 本文主要介绍隐语义模型LFM 二、隐语义模型：LFM 可以通过对
阅读日期：2020.2.25 论文题目：《The FacT: Taming Latent Factor Models for Explainability with Factorization》 发现问题： 现有的可解释推荐领域受限的原因： 解释的可靠性和推荐的质量长期以来被认为是不可调和的（基于内容的CF）。 LFM潜因子模型是现代推荐系统中最有效准确的
隐语义模型（Latent factor model，以下简称LFM），是推荐系统领域上广泛使用的算法。它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度，在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔。本文将对 LFM 原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上
