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 ...

Overview 模型 简介 论文 Word2Vec word2vector [NIPS 2013]Distributed Representations of Words and Phrases ...

1 关于主题模型 使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。 隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng ...

作者：清华阿罗 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/67959931 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 网上看到不错的推荐系统资料整理，分享给大家，包括书籍、会议、相关研究人员、论文 ...

什么是FM模型 FM英文全称是“Factorization Machine”，简称FM模型，中文名“因子分解机”。 FM模型其实有些年头了，是2010年由Rendle提出的，但是真正在各大厂大规模在CTR预估和推荐领域广泛使用，其实也就是最近几年的事。 FM模型 原理 ...

一、前述 经过之前的训练数据的构建可以得到所有特征值为1的模型文件，本文将继续构建训练数据特征并构建模型。 二、详细流程 将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据（可以用Spark_Sql对数据进行处理）insert overwrite local directory '/opt ...

1. LR介绍   逻辑回归（logistics regression）作为广义线性模型的一种，它的假设是因变量y服从伯努利分布。那么在点击率预估这个问题上，“点击”这个事件是否发生就是模型的因变量y。而用户是否点击广告这个问题是一个经典的掷偏心硬币（二分类）问题，因此CTR模型的因变量显然应该 ...

# 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 ...