如何在Python中优化矩阵分解中的高维参数？

Question

我有一个大的稀疏用户项矩阵（20,000 * 4000），从用户项评级数据集中读取：

        1    2    3    4    5 ....   4000
1       nan  nan  4    3    nan      nan
2       1    nan  nan  nan  nan      nan
3
...
20,000  2    3    nan  nan  nan      nan

（一个numpy二维数组，其中user-id为行ID，item-id为列ID）

我想使用matrix factorization推断用户矩阵和项目矩阵。我尝试了scipy.optimize函数（BFGS，LBFGS，CG NEWTON等）（参考此example）  所有人都在训练中丧生：

[1]    45535 killed     python pmf2.py

你能告诉我怎样才能解决这个问题？提前谢谢！