基于矩阵分解的算法如何展示准确的推荐理由？

[liudragonfly]

推荐理由在推荐中还是比较重要的，让用户明白为啥推这些内容，而不会困惑。矩阵分解利用内积的方式计算偏好度，然后进行推荐，该如何展示推荐理由呢？ 邻居模型可以先计算item之间的相似度，然后根据用于召回的item，展示推荐理由。但是不清楚矩阵分解算法如何展示推荐理由。

[zhouyonglong]

https://github.com/zhouyonglong/Fast-Python-Collaborative-Filtering-for-Implicit-Datasets/blob/master/implicit/als.py里面有一个explain函数