摘要
本文主要围绕推荐系统中经典的矩阵分解技术展开讨论,先阐述推荐系统的必要性以及主流分类,随后介绍推荐系统的两大场景以及矩阵分解原理,最后开始介绍矩阵分解大家族,从最经典的FunkSVD开始讲起,随后介绍一些对于它的经典扩展(模型方面和数据层面),或者从另一个概率角度来解释矩阵分解,或者提出一些其他的经典假设,以期给读者一个更加清晰的认识,即矩阵分解作为推荐系统的经典,可以在此基础上延伸出许多经典模型,只要读者能够对其足够了解,相信有朝一日,你也可以创造出属于自己滴经典!
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前言