协同过滤算法

我想请问一下，在协同过滤算法中，为什么要使用降维技术呢？我了解到，协同过滤算法是一种基于用户历史行为数据或物品属性数据的推荐算法，但是，当数据集较大时，算法的计算复杂度就会变得很高，导致推荐效率低下。于是，有人提出了使用降维技术来减小数据集的维度，以此来降低算法...

我想了解在R语言中如何使用协同过滤算法，以构建个性化推荐系统。我目前已经有用户评分数据集，并且想基于这些数据实现协同过滤算法。请问有哪些R包和函数可以用于协同过滤算法？如何使用这些函数来处理和分析评分数据，并为目标用户推荐相似的项目或用户？希望得到一些指导和建议，...

我对推荐系统的理解是，它是基于用户的历史行为、兴趣爱好和偏好等信息，向用户推荐物品的一种智能化算法。推荐系统广泛应用于电子商务、社交网络、在线视频、音乐等领域。使用机器学习来实现推荐系统的方式有很多，其中比较常见的是协同过滤算法和基于内容的推荐算法。协同过滤算法...