何时使用SVDRecommender

Question

我将SVDRecommender与UserBasedRecommender进行了比较，发现usedBasedRecommender的结果比scare数据集中的SVD要好得多。怎么解释呢？

Answer 1

SVD推荐器将“初始用户与项目之间的关系”分解为中间的“特征”集合。这意味着在理论上推荐应该更准确，因为它基于从整个数据集中提取的信息（与UserBasedRecommender一致，通常从有限数量的“邻域”创建推荐列表）。

SVD推荐器高度依赖于因子分解的“质量”，典型的实现具有一些应该用于具体数据集的控制参数。