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主题介绍

矩阵分解作为协同过滤中最常用的技术之一,有着高效、易于实现等一系列优点。但是由于矩阵分解本身是批量式的模型,如何在在线场景中随着已知元素的增加,增量地更新潜在特征矩阵是一个亟待解决的问题。目前大部分已有增量矩阵学习方法都有着较大的局限性,或是针对某些特定矩阵分解模型进行设计,或是有着较强的使用条件限制。在该报告中我们将介绍了一种一般性的增量矩阵分解框架,从低秩近似的角度对该方法进行了解释,给出了某些特殊情况下增量学习部分训练误差的上界。此外在多个数据集上进行的实验,验证了该方法从数据存储角度实现增量更新的同时保证了分解结果的高效与精确。
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