在协同过滤策略中，常被使用的降维算法包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）、非负矩阵分解（NMF）等。这些算法都可以将高维稀疏的数据进行降维处理，从而更好地实现推荐系统。一般来说，SVD和NMF被广泛用于协同过滤中，PCA则更多用于特征提取和数据可视化等领域。具体使用哪种算法还要根据应用场景和数据特征进行综合考虑和选择。希望对您的问题有帮助！
在推荐系统中，哪些降维算法常被用于协同过滤的策略？
我在学习推荐系统时遇到了一些问题，我想知道在协同过滤的策略中，哪些降维算法常被使用。虽然我已经了解了协同过滤的概念，但我并不知道如何在协同过滤策略中选用最合适的降维算法。因此，希望有专业人士能够分享一下在协同过滤中常用的降维算法，以帮助我更好地理解推荐系统。谢谢！
提问时间：2023-07-24 20:02:08
编辑时间：2023-07-24 20:02:10
提问者：
Galaxy_Traveler
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5回答时间：2023-07-24 20:02:13
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