Я на самом деле на стажировке в LIRIS (Лаборатория компьютерных наук) и работаю над рекомендательными системами. Мой стажер-судья просит меня выступить с рекомендацией о фильмах благодаря SVD на завтра. Итак, я узнал об этом.
Я думаю, что я понял математическую часть с помощью A = US (V ^ T), но некоторые вещи мне не совсем понятны для следующего шага (рекомендую фильмы). Я нашел количество знаний, и в моей голове не ясно: D
Я не понимаю, рассчитывает ли SVD числа, отсутствующие в матрице A (прогнозирование рейтингов для пользователей, которые не оценивали фильм), или нам нужна плотная матрица A, которую мы рекомендуем для расчета 3 матриц фильмы?
Для первого случая, как это работает? Потому что я ничего не нашел об этом ...
Во-вторых, как 3 матрицы могут помочь нам рекомендовать фильмы? Я не понимаю связи между разложенной матрицей и рекомендуемыми фильмами.
Я буду очень благодарен, если кто-нибудь сможет мне помочь:)
PS: простите за английский, я студент-француз: D