推荐系统知识
看视频做的一些笔记，视频在这里https://www.bilibili.com/video/av55181893?p=35
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依赖于历史数据，不适用于刚开始的产品。
缺点，用户行为收集需要收集。
上述综合起来。
评测指标
分为两类基于模型，基于近邻
通过表可以看出来，应该给cary推荐泰坦尼克号，他们两个看是电影比较类似，这里是基于近邻，基于近邻也分两大类，这里是基于用户的数据，用的是行为数据。那么那个是基于物品的呢，可以看竖着的一行，泰坦尼克号和阿甘正传比较相近
分为两个矩阵之后乘回去，得出来的就是预测出来的R，把一些没有评价的数据，进行了预测补齐了
因为相互耦合（相互产生了制约）
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因为求矩阵的逆比较难，所以也可以用别的方法。（我个人理解是，不是没个矩阵都有逆矩阵）
