推荐算法的优缺点

2023年3月9日 431次阅读来源: Yaphat

基于领域的协同过滤

矩阵分解方法将高维User-Item评分矩阵映射为两个低维用户和物品矩阵，解决了数据稀疏性问题。

优点：
预测精度较高
缺点：
1、模型训练比较费时。
2、不具有很好的可解释性。分解出来的用户和物品矩阵的每个维度无法和现实生活中的概念来解释，无法用现实概念给每个维度命名，只能理解为潜在语义空间

待填

    原文作者：Yaphat
    原文地址: https://blog.csdn.net/Yaphat/article/details/72925743
    本文转自网络文章，转载此文章仅为分享知识，如有侵权，请联系博主进行删除。