矩阵分解 Matrix Factorization (RegularSVD) 实验总结

MF的效果

1）与P、Q的初始值有关系；取值的方式包括：a)正态分布b)随机取数c)随机取数/隐向量维数d)全赋值为0；不同的方式导致结果不同，如Yelp，phonix数据集下，c)的方式就会好些

2）与P、Q的维数有关；传统理解应该维数增加，效果也提升。但是不同数据集，效果却是不同的。如Yelp,phonix数据集，在一维时，效果最好，维数越增加反而效果下降(如下图)。