推荐系统----协同过滤,矩阵分解,逻辑回归,FM,FMM,GBDT+LR,LS-PLM之间的优缺点
协同过滤:源于1992年直到2003年才被Amazon发表论文使用了基本原理:根据用户的行为历史生成用户-物品共现矩阵,利用用户相似性和物品相似性进行推荐特点:原理简单,直接,应用广泛局限性:泛化能力差,处理稀疏矩阵的能力差,推荐结果的头部效应较为明显矩阵分解:源于2006年Netflix举办推荐算法竞赛使推出的基本原理:将协同过滤算法中的共现矩阵分解为用户矩阵和物品矩阵,利用用户因向量和物品因向