R语言cmfrec包说明文档（版本 2.3.2）

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CMF 矩阵分解模型
CMF_implicit 矩阵分解模型
ContentBased 矩阵分解模型
factors 计算新数据的潜在因素
factors.CMF 计算新数据的潜在因素
factors.CMF_implicit 计算新数据的潜在因素
factors.ContentBased 计算新数据的潜在因素
factors.OMF_explicit 计算新数据的潜在因素
factors.OMF_implicit 计算新数据的潜在因素
factors_single 为新用户计算潜在因素
factors_single.CMF 为新用户计算潜在因素
factors_single.CMF_implicit 为新用户计算潜在因素
factors_single.ContentBased 为新用户计算潜在因素
factors_single.OMF_explicit 为新用户计算潜在因素
factors_single.OMF_implicit 为新用户计算潜在因素
fit_models 矩阵分解模型
imputeX 插补“X”数据中缺失的条目
item_factors 确定新项目的潜在因素
MostPopular 矩阵分解模型
OMF_explicit 矩阵分解模型
OMF_implicit 矩阵分解模型
precompute.for.predictions 用于预测的预计算矩阵
predict.cmfrec 预测分解“X”矩阵中的条目
predict_new 预测新“X”数据中的条目
predict_new.CMF 预测新“X”数据中的条目
predict_new.CMF_implicit 预测新“X”数据中的条目
predict_new.ContentBased 预测新“X”数据中的条目
predict_new.OMF_explicit 预测新“X”数据中的条目
predict_new.OMF_implicit 预测新“X”数据中的条目
predict_new_items 预测给定项属性的“X”的新列
print.cmfrec 获取有关因子分解模型的信息
summary.cmfrec 获取有关因子分解模型的信息
swap.users.and.items 交换模型中的用户和项
topN 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new.CMF 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new.CMF_implicit 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new.ContentBased 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new.OMF_explicit 计算新用户或现有用户的前N个预测
topN_new.OMF_implicit 计算新用户或现有用户的前N个预测