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：RS：关于协同过滤，矩阵分解，LFM隐语义模型三者的区别
项亮老师在其所著的 推荐系统实战 中写道： 第 章 利用用户行为数据 . . 用户活跃度和物品流行度的关系 仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对 协同过滤算法进行了深入研究，提出了很多方法，比如 基于领域的方法 neighborhood based 隐语义模型 latent factor model 基于图的随机游走算法 random walk on graph 等。 ...
2018-12-13 15:38 0 1284 推荐指数：
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提供数据支撑。 离线推荐服务主要分为统计性算法、基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticS ...
基于矩阵分解的协同过滤算法
输入 稀疏的物品用户评分矩阵。 输出 输出1：基于矩阵分解得到的两个子矩阵。 输出2：根据输出2得到的已被填充的物品用户评分矩阵 前言 当用户、物品较多的时候，基于用户和物品的协同过滤算法存在稀疏性的问题，将矩阵分解应用于协同过滤算法可以提取物品、用户的隐式特征，发现 ...
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