推荐系统（2）—LFM（Latent Factor Model）模型
前面一篇随笔介绍了基于协同过滤的推荐系统的基本思想及其python实现，本文是上一篇的续集。本文先介绍评价推荐系统的离线指标，稍后主要讨论基于矩阵分解的LFM模型。 评价推荐系统的离线指标 1、F值得分 推荐系统的目的是为客户提供可能喜欢（购买）的产品，但从本质上来说是一个聚类的过程 ...
原文：隐语义模型LFM（latent factor model）
对于某个用户，首先得到他的兴趣分类，然后从分类中挑选他可能喜欢的物品。总结一下，这个基于兴趣分类的方法大概需要解决 个问题。 如何给物品进行分类 如何确定用户对哪些类的物品感兴趣，以及感兴趣的程度 对于一个给定的类。选择哪些属于这个类的物品推荐给用户，以及如何确定这些物品在一个类中的权重 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。 隐含语义分析技术的分类来自对用户 ...
2016-09-24 11:18 0 3535 推荐指数：
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