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矩阵分解技术在协同过滤中的应用

引言

在内容推荐系统中，协同过滤是一种常用的技术，它通过分析用户的历史行为数据来预测用户可能感兴趣的内容。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。然而，这两种方法在处理大规模数据时存在效率和扩展性的问题。矩阵分解技术（MatrixFactorization）通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵，从而有效地解决了这些问题。矩阵分解不仅可以提高推荐系统的性能，还可以发现用户和物品之间的隐含特征，从而提供更准确的推荐。

什么是矩阵分解

矩阵分解是一种将一个大矩阵分解为两个或多个小矩阵的数学方法。在推荐系统