嵌入式系统程序开发过程（嵌入方法在推荐系统中的应用）
嵌入式系统程序开发过程（嵌入方法在推荐系统中的应用）假设有评分的 嵌入方法还有一种使用方式是将用户和标的物同时嵌入同一个低维空间中，这样就可以获得用户和标的物的特征向量，它们是同一维度的。这时我们可以用用户向量和标的物向量的内积作为用户对标的物的偏好评分，获得了评分就可以采用前面讲的方式给用户做推荐了。这种嵌入应用方式的典型代表就是矩阵分解算法，读者可以从我之前写的《矩阵分解推荐算法》这篇文章中进行更加深入的了解。后面我们也会讲解这种联合嵌入的实际案例。前面讲解完了嵌入方法应用于推荐的一般思路，在本节我们对几种用于推荐系统上的嵌入方法的算法原理进行简单介绍。
当然，上面只是选择出了候选集，一般我们还要给候选集中的标的物打分，按照分值高低将高分的topN推荐给用户，本文我们不讲解怎么对候选集排序，未来会单独出一篇关于推荐系统排序的文章。
2.同时学习用户和标的物的嵌入表示
嵌入方法还有一种使用方式是将用户和标的物同时嵌入同一个低维空间中，这样就可以获得用户和标的物的特征向量，它们是同一维度的。这时我们可以用用户向量和标的物向量的内积作为用户对标的物的偏好评分，获得了评分就可以采用前面讲的方式给用户做推荐了。这种嵌入应用方式的典型代表就是矩阵分解算法，读者可以从我之前写的《矩阵分解推荐算法》这篇文章中进行更加深入的了解。后面我们也会讲解这种联合嵌入的实际案例。
前面讲解完了嵌入方法应用于推荐的一般思路，在本节我们对几种用于推荐系统上的嵌入方法的算法原理进行简单介绍。
- 通过矩阵分解进行嵌入原理介绍
假设有评分的
对(
代表用户，
代表标的物)组成的集合为
：
