什么时候使用SVDRecommender

Question

我比较了SVDRecommen和UserBasedRecommender，发现usedBasedRecommender的结果比Scared数据集中的SVD好得多。如何解释它？

Answer 1

SVD推荐器将初始用户对项目的关系“分解”为中间组“特征”。这意味着理论上推荐应该更加准确，因为它基于从整个数据集中提取的信息（在constract中为UserBasedRecommender，通常从有限数量的“邻居”创建推荐列表）。

SVD推荐器高度依赖于因素分解的“质量”，典型的实现方式有一些控制参数应该用于具体数据集。