3.8 矩阵分解算法详解：ALS、SVD，推荐系统中的降维技术

3.8 矩阵分解算法详解：ALS、SVD，推荐系统中的降维技术

引言

矩阵分解是推荐系统中的重要技术，通过将用户-物品矩阵分解为低维矩阵，可以发现潜在因子，实现推荐。ALS和SVD是两种主要的矩阵分解方法。本文将深入解析这两种算法。

一、矩阵分解原理

1.1 基本思想

矩阵分解将用户-物品评分矩阵R分解为两个低维矩阵：
R≈U×VTR \approx U \times V^TR≈U×VT

其中U是用户因子矩阵，V是物品因子矩阵。