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 ...
原文：推荐系统之隐语义模型(LFM)
LFM latent factor model 隐语义模型，这也是在推荐系统中应用相当普遍的一种模型。那这种模型跟ItemCF或UserCF的不同在于： 对于UserCF，我们可以先计算和目标用户兴趣相似的用户，之后再根据计算出来的用户喜欢的物品给目标用户推荐物品。 而ItemCF，我们可以根据目标用户喜欢的物品，寻找和这些物品相似的物品，再推荐给用户。 我们还有一种方法，先对所有的物品进行分类， ...
2017-05-16 19:57 0 1252 推荐指数：
相关推荐
从零开始学推荐系统二：隐语义模型
2. 隐语义模型 隐语义模型又可称为LFM（latent factor model），它从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法，其中和该技术相关且耳熟能详的名词有pLSA、 LDA、隐含类别模型（latent class model）、隐含主题模型（latent topic model）、矩阵 ...
推荐系统中的隐语义模型
使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐 最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic Model其实都属于隐含 ...
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3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 ...
使用tensorflow构造隐语义模型的推荐系统
先创建一个reader.py，后面的程序将用到其中的函数。 数据的内容主要是关于电影与用户。 一、加载数据、划分训练集和测试集 二、定义模型，返回预测结果和正则化项 三、定义损失函数 四、读取 ...
推荐系统| ② 离线推荐&基于隐语义模型的协同过滤推荐
一、离线推荐服务 离线推荐服务是综合用户所有的历史数据，利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统计与保存，计算的结果在一定时间周期内是固定不变的，变更的频率取决于算法调度的频率。 离线推荐服务主要计算一些可以预先进行统计和计算的指标，为实时计算和前端业务相应 ...
RS：关于协同过滤，矩阵分解，LFM隐语义模型三者的区别
（neighborhood-based）、 隐语义模型（latent factor model）、 基于图的 ...
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 ...