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摘要
本文主要介绍与隐语义模型LFM(Latent Factor Model,LFM)相关的理论基础、模型优点以及训练模型时求解最优损失函数的两种基本算法。在训练模型时，可以基于标签内容来提取物品特征，也可以让模型去发掘物品潜在特征；最后在Movie Lens数据集上进行测试，验证隐语义模型LFM既可以对用户—项目的评分矩阵中未评分项目进行精确评分，也可揭示物品的隐藏特征和一些潜在规律。
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单位哈尔滨工业大学（深圳）; 河北建筑工程学院
