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【推荐系统】：LFM算法解析
基于矩阵的CF算法，一共有很多种，这里给大家解析一下，我们进行对用户对物品评分矩阵进行分解的原因是：我们可以对用户对物品评分矩阵进行分解，得到两个矩阵，一个矩阵是关于用户的，一个矩阵是关于物品的。这种情况下，用户矩阵的每一个用户自己都会对应着一个隐向量，每一个物品矩阵的物品也会LFM记录美股市场资讯
17今天 18:34 金山云2020年全年净利润（亿元）：预期-11.04，公布-9.6。 18:34 金山云：2020年营收19.23亿元，市场预期19.32亿元；第四季度每ADS盈利0元；第四季度营收65.77亿元，市场预期65.67亿元。 18:40 拼多多：2020年第四季度营收265.5亿元，市场预期192.16亿元，去年同期为107.93LFM今天复盘港股市场03-17
今天17 18:01 Weimob Group（02013.HK）：2020年收入为19.68亿元人民币，市场规模预计为23.15亿元人民币，去年同期为14.37亿元人民币。 香港威宝集团（02013）+ 7.54％ 17:31 北京首都今日购入了9.05亿元的格力电器，京东方的4.58亿元，在中国平安的7.49亿元，在贵州茅台的4.41亿元。 16:56 美国特派LFM信号的模糊函数LFM_ambg
后附有源码可直接运行，x,y,z坐标尚未添加 等高线图为上图横切面，横轴为延迟时间/s，纵轴为多普勒频移/Hz clc; close all; clear all; taup = 1; b = 10; up_down = 1; eps = 0.000001; i = 0; mu = up_down * b / 2./ taup; delt = 2.2*taup/250; delf = 2*b /250; for tau =【雷达通信】线性调频（LFM）脉冲压缩雷达matlab仿真
一、简介 1．雷达工作原理 雷达是Radar（RAdio Detection And Ranging）的音译词，意为“无线电检测和测距”，即利用无线电波来检测目标并测定目标的位置，这也是雷达设备在最初阶段的功能。典型的雷达系统如图1.1，它主要由发射机，天线，接收机，数据处理，定时控制，显示等设备组成。利用雷达可以获隐语义模型：LFM
一、协同过滤推荐算法 协同过滤算法是指基于用户行为数据设计的推荐算法，主要包括： 1.基于邻域的算法：UserCF（基于用户的协同过滤算法）、ItemCF（基于物品的协同过滤算法） 2.隐语义模型：LFM 3.基于图的随机游走算法：PersonalRank 本文主要介绍隐语义模型LFM 二、隐语义模型：LFM 可以通过对笔记：《The FacT: Taming Latent Factor Models for Explainability with Factorization》
阅读日期：2020.2.25 论文题目：《The FacT: Taming Latent Factor Models for Explainability with Factorization》 发现问题： 现有的可解释推荐领域受限的原因： 解释的可靠性和推荐的质量长期以来被认为是不可调和的（基于内容的CF）。 LFM潜因子模型是现代推荐系统中最有效准确的推荐算法之用矩阵分解做协调过滤——LFM模型
隐语义模型（Latent factor model，以下简称LFM），是推荐系统领域上广泛使用的算法。它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度，在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔。本文将对 LFM 原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上