Recommended-system:协同过滤、矩阵分解算法推导及代码

Recommended system als_mf算法流程： 初始化矩阵U和M，U矩阵大小为user_id * n_feature，其中user_id为用户id数，n_fearure为潜在特征；同理M矩阵大小为item_id * n_feature，其中item_id为项目id数； 生成user_id - item_id矩阵，其中行为user_id，列为item_id，值为用户评分rating，减去全局评分的均值； 误差等式为平方差公式，即真实值和预测值的评分差（R-U*M），为了防止过拟合，加上正则项，惩罚过大参数； 固定M矩阵，使用梯度下降，对误差等式f(U, M)求U梯度； 同样固定U矩阵，使用梯度下降，对误差等式f(U, M)求M梯度； 预测值为U*M，不断迭代上面两步，直到最近两次误差收敛到一个阈值时，停止更新参数（具体数学推导可看matrix factorization笔记及论