关于SVD模型中的kernel

基本的svd模型是
r(ui) = mean + b(u) + b(i) + dot(p(u), q(i))

dot()是表示两个向量的点乘。

其实这里的dot(p(u),q(i))是考虑到了u和i的特点对均值做的一个偏差。他的分布应该是以0为中心的正态分布。我现在考虑引入kernel函数，目前用sigmoid核函数。

sigmoid(x) = a * (1 - exp(-kx)) / (1 + exp(-kx))