推荐算法之用矩阵分解做协调过滤——LFM模型
隐语义模型（Latent factor model，以下简称LFM），是基于矩阵分解的推荐算法，在其基本算法上引入L2正则的FunkSVD算法在推荐系统领域更是广泛使用，在Spark上也有其实现。本文将对 LFM原理进行详细阐述，给出其基本算法原理。此外，还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法 ...
原文：机器学习（二十九）— 推荐算法（协调过滤）
协同过滤的模型一般为m个物品，m个用户的数据，只有部分用户和部分数据之间是有评分数据的，其它部分评分是空白，此时我们要用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的评分关系，找到最高评分的物品推荐给用户。 一般来说，协同过滤推荐分为三种类型。第一种是基于用户 user based 的协同过滤，第二种是基于项目 item based 的协同过滤，第三种是基于模型 model based 的协 ...
2018-08-16 20:25 0 4086 推荐指数：
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