Обзор матричной факторизации

Построение рекомендательных систем с помощью PySpark

Jamen Long

Data Scientist at Nike

Матричная факторизация

одна матрица, разбитая на две матрицы множителей

матрицы множителей перемножаются и дают приближённую исходную матрицу

квадратная матрица с положительными значениями

матрица с двумя матрицами множителей, в которых часть значений отрицательна

матрица и две матрицы множителей, все значения которых положительны

матрицы множителей с выделенными скрытыми измерениями из 3 строк или 3 столбцов

матрица, большинство ячеек которой пусты

матрица с большинством пустых ячеек и две матрицы множителей со всеми заполненными ячейками

частично пустая матрица с выделенной ячейкой и соответствующими строкой и столбцом матриц множителей

частично пустая матрица с выделенной ячейкой и соответствующими строкой и столбцом матриц множителей

частично пустая матрица с выделенной ячейкой и соответствующими строкой и столбцом матриц множителей

частично пустая матрица с выделенной ячейкой и соответствующими строкой и столбцом матриц множителей

частично пустая матрица с матрицами множителей и результирующей матрицей со всеми заполненными ячейками

Построение рекомендательных систем с помощью PySpark