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LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵，接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤，LibMF 主要特性如下： 除了
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LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵，接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤，LibMF 主要特性如下： 除了潜在用户和项特性，还包括了用户偏好，项偏差和平均条件 LIBMF 可以在一个多核机器上并行执行LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学，他们在机器学习...
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其它信息
地区
不详
开发语言
C/C++
开源组织
无
所属分类
程序开发、 推荐引擎
授权协议
BSD
操作系统
Windows
收录时间
2023-09-28
软件类型
开源软件
适用人群
未知
时光轴
里程碑
1
LOG
0
2023
2023-09
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