推荐系统是人工智能领域的一个重要分支，其核心在于通过数学模型预测用户可能感兴趣的项目。以下是一些关于推荐系统数学基础的关键概念和资源。
核心概念
相似度计算：用于衡量用户或项目之间的相似度。
- 余弦相似度：衡量两个向量在方向上的一致性。
- 皮尔逊相关系数：衡量两个变量之间的线性相关程度。
协同过滤：基于用户或项目的相似度进行推荐。
- 用户基于的协同过滤：根据相似用户的行为进行推荐。
- 物品基于的协同过滤：根据相似物品进行推荐。
矩阵分解：通过矩阵分解技术来降低维度，从而提高推荐系统的效率。
学习资源
以下是一些关于推荐系统数学基础的学习资源：
图片展示
余弦相似度
矩阵分解
希望这些资源能够帮助您更好地理解推荐系统的数学基础。