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矩阵分解 Matrix Factorization (RegularSVD) 实验总结

时间:2016-04-14 17:31:17      阅读:299      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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MF的效果

1)与P、Q的初始值有关系;取值的方式包括:a)正态分布b)随机取数c)随机取数/隐向量维数d)全赋值为0;不同的方式导致结果不同,如Yelp,phonix数据集下,c)的方式就会好些

2)与P、Q的维数有关;传统理解应该维数增加,效果也提升。但是不同数据集,效果却是不同的。如Yelp,phonix数据集,在一维时,效果最好,维数越增加反而效果下降(如下图)。

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矩阵分解 Matrix Factorization (RegularSVD) 实验总结

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原文地址:http://www.cnblogs.com/hugh2006/p/5391735.html

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