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）是正则项，避免模型过拟合。通过求解该最优化问题，我们就可以获得用户和标的物的特征嵌入。是超参数，可以通过交叉验证等方式来确定，公式1：矩阵分解等价的最优化问题 其中

对，如果我们可以保证这些误差之和尽量小，那么有理由认为我们的预测是精准的。

有了上面的分析，我们就可以将矩阵分解转化为一个机器学习问题。具体地说，我们可以将矩阵分解转化为如下等价的求最小值的最优化问题。

公式1：矩阵分解等价的最优化问题

其中

是超参数，可以通过交叉验证等方式来确定，

是正则项，避免模型过拟合。通过求解该最优化问题，我们就可以获得用户和标的物的特征嵌入。

2. 基于Word2Vec嵌入的思想介绍

SGNS(Skip-Gram with Negative Sampling)，是Word2Vec(Google工程师在2013年提出的一种浅层神经网络嵌入方法)中一类重要方法，主要目的是将词嵌入到低维向量空间，可以捕获词上下文之间的关系。该方法自从被提出后在各类NLP任务中获得了非常好的效果，并被拓展到包括推荐系统等在内的多种业务场景中。

下面对该算法的原理做简单介绍。后面讲到的很多推荐系统嵌入方法都是从该算法吸收灵感而提出的。

假设

是有限词汇表