1、“.....对比实验结果表明，基于隐因子模型的推荐算法能够更究以及对网络借贷中社交网络的研究。矩阵分解即是属于基于模型。本文数据介绍由于我国网络借贷平台数据未被公开，所以无法获得，故本文数据采用的是美国的网络借贷平台上的数据。本文实验只需用到与表。表保存了投基于隐因子模型的借贷推荐算法论文原稿验。对比实验结果表明，基于隐因子模型的推荐算法能够更有效地预测投资用户的投资偏好，并且对推荐系统应用到借贷平台具有借鉴意义。关键词借贷推荐系统隐因子模型引言伴随信息技术的迅速发展，互联网金融在近年来迅速兴起......”。

2、“.....将推荐系统应用到网络借贷平台。相关知识本部分将介绍论文研究所要用到的相关知识以及本文实验数据集。摘要网络借贷的兴起使得网络借贷平台上投资用户数目以及贷款项目数目迅速激增，同时带来海量的借款人信息以及贷款信。本文的研究内容是使用推荐算法，分析用户的相关信息，从正在招标的贷款项目中挖掘出用户可能感兴趣可能投资的项目，并推荐给相应的投资用户，实现提高网络借贷平台上借贷双方的匹配效率的目的。本文的创新工作从信息检索和机器学习方法的实验介绍数据预处理。从表中导出每个投资者的投资记录......”。

3、“.....并按投标日期排序。由于公开的数据有限，为了保证信息的及时性，我们采用最新的年至年的投资记录进行实验并评估推荐效率。结果是上千万的用户和上百万的物品，所以这种方法无法使用。因此，在实际应用中我们使用方法来进行矩阵分解求解。方法的形式化描述如下所示其中表示的是个维的用户因子向量，代表的是个维的项目因子向量表示用推荐算法相对有效，我们使用同样的训练和测试数据集，和使用指定密度阈值和邻居数的基于内存的协同过滤推荐算法在最优时的表现对比。实验结果表明，在推荐个贷款项时......”。

4、“.....基于借贷行为差异基本不可行，而实际中系统动辄就是上千万的用户和上百万的物品，所以这种方法无法使用。因此，在实际应用中我们使用方法来进行矩阵分解求解。方法的形式化描述如下所示其中表示的是个维的用户因子向量，代表的是个维据有限，为了保证信息的及时性，我们采用最新的年至年的投资记录进行实验并评估推荐效率。结果分析。经过隐因子分解之后计算内积得到原矩阵的逼近矩阵，得出了每个用户对借款的投资等级预测值。在评估我们的实验算法时......”。

5、“.....求解目标函数，通常有两种方法，种是交叉最小乘法，种是随机梯度下降法。由于交叉最小乘法计算复杂且运算速度慢，所以使用随机梯度下降法。基于隐因子模型的借贷推荐算法论文原稿。款人的投资行为以及贷款项目的优劣都会对出借额的多少产生影响。隐因子模型算法实现对于的评分矩阵，传统的是使用进行分解，而实际上这种直接计算特征值的传统方法的计算复杂度很高，在大规模的矩阵上基本不可行，而实际中系统动辄人感兴趣的项目......”。

6、“.....将其运用到网络借贷平台上的情况也不曾有过使用具有高可扩展性的机器学习方法矩阵分解技术，将推荐系的改进算法在现实生活中，投资用户的出借行为是存在差异的。些投资者的闲散资金比较充裕，他们的平均投资额超过普遍的用户同时，贷款之间也存在差异。如有的借款被看好，投资用户愿意出借更多的资金，而使得贷款的平均出借额更高。因此，借的项目因子向量表示用户对贷款的估计投资等级。求解目标函数，通常有两种方法，种是交叉最小乘法，种是随机梯度下降法。由于交叉最小乘法计算复杂且运算速度慢......”。

7、“.....为说明基于隐因子模型的算法比基于内存用的算法采纳率精确率召回率和值来表示。基于隐因子模型的借贷推荐算法论文原稿。隐因子模型算法实现对于的评分矩阵，传统的是使用进行分解，而实际上这种直接计算特征值的传统方法的计算复杂度很高，在大规模的矩阵上统应用到网络借贷平台。相关知识本部分将介绍论文研究所要用到的相关知识以及本文实验数据集。实验介绍数据预处理。从表中导出每个投资者的投资记录，表中导出每个借款成功的贷款项目记录，并按投标日期排序......”。

8、“.....从正在招标的贷款项目中挖掘出用户可能感兴趣可能投资的项目，并推荐给相应的投资用户，实现提高网络借贷平台上借贷双方的匹配效率的目的。本文的创新工作从信息检索和机器学习方法的角度考虑，挖掘并推荐给出有效地预测投资用户的投资偏好，并且对推荐系统应用到借贷平台具有借鉴意义。关键词借贷推荐系统隐因子模型引言伴随信息技术的迅速发展，互联网金融在近年来迅速兴起。其中网络借贷凭借低成本，快速便捷等特点正成为人们投者的出借记录，表记录了借款项目的基本信息和状态......”。

9、“.....同时带来海量的借款人信息以及贷款信息，投资用户在众多贷款项目中找到自己感兴趣的贷款项目变中网络借贷凭借低成本，快速便捷等特点正成为人们投资理财的新选择。网络借贷平台是新兴的金融市场，通过互联网通道产生的海量交易数据促使了许多相关学术研究。关于网络借贷的研究大致可以分为对投资者出借意愿的研究对贷款项目评估的研息，投资用户在众多贷款项目中找到自己感兴趣的贷款项目变得愈加困难。本文在研究推荐系统相关算法的基础上，详尽的实验了基于隐因子模型的推荐算法......”。