基于 Spark 的矩阵分解推荐算法

推荐系统是数据挖掘的一个重要部分,能够实现海量数据信息的快速、全面、准确过滤。然而基于以往传统单个主机模式实现的推荐算法其计算过程耗费的时间过长,已经不能满足当前商业时代快速可靠的技术追求。大数据平台

利用初等行变换对任意矩阵进行满秩分解,根据hemite标准型得到的结果是满秩分解的一种有效方法

矩阵的QR分解:主要是采用了HOUSEHOLDER的算法,具体的可以参照程序,转

自己编的matlab函数，用来对单纯矩阵进行谱分解。输出为矩阵的相异特征值和谱阵，亲测无错。

矩阵的QR分解C++文件,使用schmite方法实现

矩阵分解是高维数据降维的一种方法,各种NMF代码

C语言。矩阵分解算法之一——QR分解算法,用于学习交流,加深对矩阵分解方法的理解。正交分解也称QR分解,QR分解是将矩阵分解成一个单位正交矩阵与上三角矩阵。

QR分解，用施密特正交法，Q为正交阵，R为上三角矩阵

关于大数据的论文，一篇近期发表的前沿论文，基于Spark平台的

SVD算法：利用SVD分解的平移、旋转矩阵算法C源码