从item-base到svd再到rbm,多种Collaborative Filtering(协同过滤算法)从原理到实现
【摘要】
一.引入
推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是...
一.引入
推荐系统(主要是CF)是我在参加百度的电影推荐算法比赛的时候才临时学的,虽然没拿什么奖,但是知识却是到手了,一直想写一篇关于推荐系统的文章总结下,这次借着完善DML写一下,权当是总结了。不过真正的推荐系统当然不会这么简单,往往是很多算法交错在一起,本文只是入门水平的总结罢了。 (本文所用测试数据是movielens100k)
本文采用的评测标准是RMSE,数值越小算法越好,在movielens100k 的 u1数据上对每个要求预测的评分输出训练集总的平均分,其RMSE是:
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