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 ...
原文：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L 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FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD。最后，对LFM进行一个较为全面的总结。 . 矩阵分解 ...
2019-11-24 10:58 0 605 推荐指数：
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项亮老师在其所著的《推荐系统实战》中写道： 第2章 利用用户行为数据 2.2.2 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 ...
推荐系统——基于隐因子矩阵分解的协同过滤算法
在新手接触推荐系统这个领域时，遇到第一个理解起来比较困难的就是协同过滤法。那么如果这时候百度的话，得到最多的是奇异值分解法，即（SVD）。SVD的作用大致是将一个矩阵分解为三个矩阵相乘的形式。如果运用在推荐系统中，首先我们将我们的训练集表示成矩阵的形式，这里我们以movielen数据集为例 ...
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用
一般在推荐系统中，数据往往是使用 用户-物品 矩阵来表示的。用户对其接触过的物品进行评分，评分表示了用户对于物品的喜爱程度，分数越高，表示用户越喜欢这个物品。而这个矩阵往往是稀疏的，空白项是用户还未接触到的物品，推荐系统的任务则是选择其中的部分物品推荐给用户。 （markdown写表格太麻烦 ...
矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！明年的目标是写120篇机器学习，深度学习和NLP相关的文章) 1. 矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中 ...
推荐系统的各个矩阵分解模型
# 推荐系统的各个矩阵分解模型 ## 1. SVD 当然提到矩阵分解，人们首先想到的是数学中经典的SVD（奇异值）分解，直接上公式：$$M_{m \times n}=U_{m \times k} \Sigma_{k \times k} V_{k \times n}^{T}$$ - 原理 ...
矩阵分解推荐算法（LMF）
首先我们现在有一个矩阵\(R_{mn}\)，其中\(R_{ij}\)代表第\(i\)个用户对第\(j\)个商品的喜爱程度。 \(LMF\)算法认为每个商品上面都有一些隐因子，而顾客的喜爱程度是由这些隐因子来决定的。因此便可以将\(R_{mn}\)分解成\(P_{mF} \times Q_{Fn ...