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推荐系统召回算法

推荐系统召回算法

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    • 矩阵分解

召回算法

基于协同过滤的召回算法主要是应用在推荐环节的早期阶段,大致可以分为基于用户、基于物品的。两者各有优劣,优点是具有较好的可解释性,缺点是对于稀疏的交互矩阵,效果较差。无法挖掘用户和物品的深层关联。Swing算法虽然挖掘了用户和物品的关联网络,但是仍然是浅层的分析。基于矩阵分解SVD的算法一定程度解决了这个问题,通过将整个矩阵分解为用户和物品各自的向量,不仅解决了挖掘深度的问题,还可以融入属性信息

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