标签： matrix factorization
我正在尝试尝试论文“一种带有信任传播的矩阵分解技术，用于推荐......”https://www.google.com.hk/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CC8QFjAA&url=%68%74%74%70%73%3a%2f%2f%73%74%75%79%72%65%73%65%61%72%63%68%2e%67%6f%6f%67%6c%65%63%6f%64%65%2e%63%6f%6d%2f%68%67%2f%62%6c%61%6b%65%2f%72%65%73%6f%75%72%63%65%73%2f%70%31%33%35%2d%6a%61%6d%61%6c%69%2e%70%64%66&ei=nrHgUqWyKOHYige0koEQ&usg=AFQjCNHRixH8EWQ9uw7ra_ZDeWhzvUTUDQ
2问题继承人：
梯度下降达到局部最小值。如何找到全球？如果learning_rate> 0.1或abs（初始U / V）>，则我的测试通常不会收敛。 1
论文报告每次迭代在Epinions测试中花费2.8秒，使用PC，但是花费了我几个小时。
对于纸段4.2的复杂性的粗略计算，设N = 50k，M = 200K，K = 5，平均r = t = 10，梯度计算为O（2.5×10 ^ 8），L的评估为O（ 5×10 ^ 6）。如何获得2.8秒？