奇异值分解 历些毛子科枚大多 XIDIAN UNIVERSITY Singular Value Decomposition ▣SVD ■U,V:正交阵，orthogonal matrices ■∑：对角矩阵diagonal matrix with the singular values of N Document N m*m m*d t*d t*m Count,Frequency,TF-IDF 3/15/202G Yueshen Xu 16 计算机科学与技术学院
奇异值分解 Singular Value Decomposition SVD U, V: 正交阵，orthogonal matrices ∑ : 对角矩阵 diagonal matrix with the singular values of N 3/15/2020 16 计算机科学与技术学院 U t * m Document Terms t * d m* m m* d N U ∑ V Count, Frequency, TF-IDF , Yueshen Xu
奇异值分解 历些毛子种枝大” XIDIAN UNIVERSITY Singular Value Decomposition ▣SVD Document U N k*k m*d k<m k <<m t*k t m 3/15/2020 17 计算机科学与技术学院
奇异值分解 Singular Value Decomposition 3/15/2020 17 计算机科学与技术学院 t * m Document Terms t * k k* k m* d U V N k < m || k <<m k SVD
奇异值分解 历些莞子种枝大” XIDIAN UNIVERSITY Singular Value Decomposition 口最大的K个奇异值 ■ Distinguish the variance between words and documents to a greatest extent 口舍弃低维 ■Reduce noise ▣矩阵的填充 Predict Lower computational complexity ▣矩阵的分解 Concept,semantic,topic (aspect) 3/15/202G Yueshen Xu 18 计算机科学与技术学院
奇异值分解 Singular Value Decomposition 最大的K 个奇异值 Distinguish the variance between words and documents to a greatest extent 舍弃低维 Reduce noise 矩阵的填充 Predict & Lower computational complexity 矩阵的分解 Concept, semantic, topic (aspect) 3/15/2020, Yueshen Xu 18 计算机科学与技术学院
奇异值分解 历些毛子代枝大学 XIDIAN UNIVERSITY Singular Value Decomposition ▣SVD A=U∑V'∈R×m U∈Rn×k ∑∈RkXk V∈Rmxk UU=I VV=I orthonormal columns ∑=diag(o1,,0k),0i≥0i+1 singular values (Probabilistic)Matrix Factorization/ Factorization Model 上个时代，推荐系统的核心方法之三 3/15/2020 9 计算机科学与技术学院
奇异值分解 Singular Value Decomposition 3/15/2020 19 计算机科学与技术学院 (Probabilistic) Matrix Factorization/ Factorization Model 上个时代，推荐系统的核心方法之三 SVD