贝叶斯概率矩阵分解的代码

简介：
本项目提供了一个基于Python实现的贝叶斯概率矩阵分解（Bayesian Probabilistic Matrix Factorization, BPMF）的代码库。它利用了贝叶斯方法来估计用户和物品之间的潜在因子，适用于推荐系统中处理大规模数据集的场景。 矩阵分解是计算机视觉和机器学习任务中经常遇到的一个基本问题。近年来，在研究社区中增强矩阵分解方法的鲁棒性引起了广泛关注。为了充分利用全贝叶斯处理相对于点估计的优势，我们提出了一种用于稳健矩阵分解的全贝叶斯方法。在生成过程方面，模型参数具有共轭先验，并且似然（或噪声模型）形式为拉普拉斯混合分布。对于贝叶斯推理，通过利用拉普拉斯分布的层次结构视角来设计高效的采样算法。除了基本模型外，我们还提出了一种扩展方法，假设异常值在许多计算机视觉应用中表现出空间或时间上的邻近性。所提出的这些方法在一些基准图像和视频处理任务上与几种最先进的方法相比取得了竞争性的实验结果。