Machine learning 多特征矩阵分解推荐算法——可能吗？

我正在尝试创建一个向用户推荐文章的算法。问题是有多个潜在特性（例如，用户对五篇文章主题中的每一个都感兴趣），我想知道如何使用矩阵分解算法根据多个特性生成建议。到目前为止，我看到的所有示例，如Netflix示例，都基于一个功能

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我想使用矩阵分解算法，而不是更高级的技术，因为我开始使用的数据集相对较小。甚至可以用一个小数据集（比如n=200）构建一个具有多个功能的推荐引擎吗？

我投票结束这个问题，因为它不是关于在中定义的编程，而是关于ML理论和/或方法-请参阅机器学习中的介绍和注释。