movielens、NMF学习摘录笔记

2020-05-15 0条评论 849次阅读 17人点赞小竹同学

一、movielens

MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。

这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。

非负矩阵分解 —— Non-negative Matrix Factorization (NMF)。NMF是指通过将非负的数据矩阵，分解成两个小的矩阵的乘积，从而减少运算量。

X ≈ B×W（这里还需要注意的是，B和W矩阵并不是唯一的）。

其中，X是数据集矩阵，是一个n×p的矩阵，每一列表示一个特征，共有p个特征；X是一个n×k的矩阵，理解为k个基；W是k×p的矩阵，每列均为数据集X投影到B上得到的向量。

总的来说，PCA处理的人脸没有区分具体哪个特征对应哪些部位，而是统一地把所有的特征体现在一张照片上；NMF是一种“可加”的思想，不同的特征对应不同的脸部细节，将这些细节叠加形成一张脸。