真實的場景中，可能我們有非常非常多的訓練資料，我們不得不面對一些問題，也是大家比較關心的問題，
什么場景下，我們是不把資料全部載入記憶體優化，而是一個batch一個batch輸入進行update引數的？
對，我們用tensorflow來完成一個在批量資料上更新，并且可以增量迭代優化的矩陣分解推薦系統，
LFM：把用戶再item上打分的行為，看作是有內部依據的，認為和k個factor有關系
每一個user i會有一個用戶的向量(k維)，每一個item會有一個item的向量(k維)
SVD是矩陣分解的一種方式
y p r e d [ u , i
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標籤：AI
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