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1.矩阵分解（MF）
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目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。常见的矩阵分解方法有基本矩阵分解（basic MF），正则化矩阵分解）（Regularized MF），基于概率的矩阵分解（PMF）等。
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利用代数中SVD方法对矩阵进行分解。奇异值分解首先需要对评分矩阵进行补全，比如用全局平均值或用户、物品平均值进行补全。然后对补全之后的矩阵进行SVD分解从而将高维评分矩阵分解成低维的U,I矩阵。但是这种方法有两个问题：一是补全后的矩阵是一个稠密矩阵，存储需要很大空间。二是SVD计算复杂度很高。
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Basic MF最基础的分解方式，将评分矩阵R分解为用户矩阵U和项目矩阵S， 通过不断的迭代训练使得U和S的乘积越来越接近真实矩阵，矩阵分解过程如图：
预测值接近真实值就是使其差最小，这是我们的目标函数，然后采用梯度下降的方式迭代计算U和S，它们收敛时就是分解出来的矩阵。我们用损失函数来表示误差（等价于目标函数）：
R_ij是评分矩阵中已打分的值，U_i和S_j相当于未知变量。为求得公式1的最小值，相当于求关于U和S二元函数的最小值（极小值或许更贴切）。通常采用梯度下降的方法：
yita 是学习速率，表示迭代的步长。其值为1.5时，通常以震荡形式接近极值点；若<1迭代单调趋向极值点；若>2围绕极值逐渐发散，不会收敛到极值点。具体取什么值要根据实验经验，另外还需要在每一步对学习速率进行衰减，目的是使算法尽快收敛。该方法也叫LFM(latent factor model). -
考虑偏置项的LFM。 在原有分解的基础上加入全局平均数，用户偏置项和item偏置项。(biassvd)
- 考虑邻域影响的LFM。 在上一个基础上加上基于邻域方法(svd++)
- 正则化矩阵分解是Basic MF的优化，解决MF造成的过拟合问题。其不是直接最小化损失函数，而是在损失函数基础上增加规范化因子，将整体作为损失函数。Regularized MF
- 其中
- 梯度下降结束条件：f(x)的真实值和预测值小于自己设定的阈值
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PMF(概率矩阵分解）
RegularizedMF是对BasicMF的优化，而PMF是在RegularizedMF的基础上，引入概率模型进一步优化。假设用户U和项目V的特征矩阵均服从高斯分布，通过评分矩阵已知值用MAP（最大后验概率）和MLE（最大似然估计）(下面会详细说明)得到U和V的特征矩阵，然后用特征矩阵去预测评分矩阵中的未知值。
首先通过极大似然估计U,V
也就是说我们这里只考虑最大化分子，因为分母是一个定值。
解传统矩阵分解可以采用各种优化方法，对于概率分解，由于最后求的是参数U和V的最大似然估计，因此可以用最大期望法（EM）和马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）。
PMF也有改进的地方，它没有考虑到评分过程中用户的个人信息，比如有的用户就是喜欢打低分，有的项目（电影）质量就是不高，分肯定高不了等，这样可以采用加入偏置的概率矩阵分解（贝叶斯概率矩阵分解BPMF）
对比：
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