隐语义模型LFM（latent factor model）
在一个类中的权重？ 隐含语义分析技术采用基于用户行为统计的自动聚类，较好地解决了上面提出的问题。 ...
原文：LFM 隐语义模型
隐语义模型： 物品 表示为长度为k的向量q 每个分量都表示 物品具有某个特征的程度 用户兴趣 表示为长度为k的向量p 每个分量都表示 用户对某个特征的喜好程度 用户u对物品i的兴趣可以表示为 其损失函数定义为 使用随机梯度下降，获得参数p,q 负样本生成： 对于只有正反馈信息 用户收藏了，关注了xxx 的数据集，需要生成负样本，原则如下 .生成的负样本要和正样本数量相当 .物品越热门 用户没有收藏 ...
2015-04-09 21:13 0 2653 推荐指数：
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