LIBMF 是在潜在空间使用两个矩阵，接近一个不完全矩阵。Matrix Factorization 主要用在协作过滤，LibMF 主要特性如下：
除了潜在用户和项特性，还包括了用户偏好，项偏差和平均条件
LIBMF 可以在一个多核机器上并行执行
LibMF的作者是大名鼎鼎的台湾国立大学，他们在机器学习领域享有盛名，近年连续多届KDD Cup竞赛上均获得优异成绩，并曾连续多年获得冠军。台湾大学的风格非常务实，业界常用的LibSVM， Liblinear等都是他们开发的，开源代码的效率和质量都非常高
LibMF在矩阵分解的并行化方面作出了很好的贡献，针对SDG优化方法在并行计算中存在的locking problem和memory discontinuity问题，提出了一种矩阵分解的高效算法，根据计算节点的个数来划分评分矩阵block，并分配计算节点。系统介绍可以见这篇论文 （Recsys 2013的 Best paper Award）
Y. Zhuang, W.-S. Chin, Y.-C. Juan, and C.-J. Lin. A Fast Parallel SGD for Matrix Factorization in Shared Memory Systems. Proceedings of ACM Recommender Systems 2013.
