Изменения

Основная задача рекомендательных систем <ref>[https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B5%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0 Рекомендательные системы]</ref> {{---}} проинформировать пользователя о товарах или услугах, которые будут для него наиболее интересными и актуальными. Разнообразие таких систем можно проиллюстрировать основными характеристиками:

'''Второй способ.''' Для объекта считается средний рейтинг, затем определяется доверительный интервал достоверности (англ. ''сonfidence interval'') этого рейтинга. Математически, чем больше оценок, тем меньше вариация среднего и, значит, больше уверенность в его корректности. А в качестве рейтинга объекта можно выводить, например, нижнюю границу интервала (англ. ''low CI bound''). При этом понятно, что такая система будет достаточно консервативной, с тенденцией к занижению оценок по новым объектам.

Из свойств сингулярного разложения мы знаем, что матрица <tex> R'_{n \times m} </tex> является наилучшим низкоранговым приближением с точки зрения средне-квадратичного отклонения. Несколько упростим формулузапись выражения: запишем произведение первых двух матриц <tex> \tilde{U}_{n \times d} = U'_{n \times d} \times \Sigma '_{d \times d} </tex>, а матрицу <tex> V'^T_{d \times m} </tex> обозначим как <tex> \tilde{V}_{d \times m} </tex>. Получим формулу следующего вида: <tex> R'_{n \times m} = \tilde{U}_{n \times d} \times \tilde{V}_{d \times m} </tex>. Интуиция таковаИнтерпретировать полученную формулу стоит следующим образом: приближенную матрицу приближенная матрица оценок можно посчитать может быть вычислена как произведенние произведение усеченных матриц пользователей и оценок.