Обзор: масштабируемые подходы к совместной фильтрации для больших систем рекомендаций Габор Такач, Иштван Пиласи, Боттян Немет, Домонкос Тикк В этой статье представлены некоторые методы матричной факторизации для совместной фильтрации. Для решения задач оптимизации используется градиентный спуск, аналогичный методу Саймона Фанка. Самый простой алгоритм представлен инкрементным одновременным MF (ISMF), который вычисляет матрицы P и Q, представляющие пользователей и элементы..