摘要：
基于用户的的协调过滤算法是推荐统统最古老的算法，简称UserCF。该算法的诞生一定程度上标志着推荐系统的诞生。本文将对UserCF算法原理进行讲解，并且基于Movielens数据集给出实现代码供大家交流学习。 阅读全文
摘要：
隐语义模型（Latent factor model，以下简称LFM），是基于矩阵分解的推荐算法，在其基本算法上引入L2正则的FunkSVD算法在推荐系统领域更是广泛使用，在Spark上也有其实现。本文将对 LFM原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD。最后，对*LFM*进行一个较为全面的总结。 阅读全文