原文:基於矩陣分解的推薦算法,簡單入門

本文將要討論基於矩陣分解的推薦算法,這一類型的算法通常會有很高的預測精度,也活躍於各大推薦系統競賽上面,前段時間的百度電影推薦最終結果的前 名貌似都是把矩陣分解作為一個單模型,最后各種ensemble,不知道正在進行的阿里推薦比賽 http: .alibaba.com competition addDiscovery index.htm ,會不會驚喜出現。。。。好了,閑話不扯了,本文打算寫一篇該 ...

2014-04-08 13:51 8 20709 推薦指數:

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基於矩陣分解推薦算法簡單入門

摘自:http://www.cnblogs.com/kobedeshow/p/3651833.html 本文將要討論基於矩陣分解推薦算法,這一類型的算法通常會有很高的預測精度,也活躍於各大推薦系統競賽上面,前段時間的百度電影推薦最終結果的前10名 ...

Thu Jul 06 22:23:00 CST 2017 3 7573
簡單的基於矩陣分解推薦算法-PMF, NMF

介紹: 推薦系統中最為主流與經典的技術之一是協同過濾技術(Collaborative Filtering),它是基於這樣的假設:用戶如果在過去對某些項目產生過興趣,那么將來他很可能依然對其保持熱忱。其中協同過濾技術又可根據是否采用了機器學習思想建模的不同划分為基於內存的協同 ...

Mon Dec 24 08:07:00 CST 2018 0 1720
矩陣分解推薦算法(LMF)

首先我們現在有一個矩陣\(R_{mn}\),其中\(R_{ij}\)代表第\(i\)個用戶對第\(j\)個商品的喜愛程度。 \(LMF\)算法認為每個商品上面都有一些隱因子,而顧客的喜愛程度是由這些隱因子來決定的。因此便可以將\(R_{mn}\)分解成\(P_{mF} \times Q_{Fn ...

Sat Jan 25 00:02:00 CST 2020 0 771
推薦算法——基於矩陣分解推薦算法

推薦算法概述 對於推薦系統(Recommend System, RS),從廣義上的理解為:為用戶(User)推薦相關的商品(Items)。常用的推薦算法主要有: 基於內容的推薦(Content-Based Recommendation) 協同過濾的推薦(Collaborative ...

Tue Jan 02 01:12:00 CST 2018 0 3025
推薦算法——非負矩陣分解(NMF)

一、矩陣分解回想 在博文推薦算法——基於矩陣分解推薦算法中,提到了將用戶-商品矩陣進行分解。從而實現對未打分項進行打分。 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品矩陣(評分矩陣),記為 Vm×n 。能夠將其分解 ...

Thu Aug 10 16:02:00 CST 2017 1 8958
基於矩陣分解(MF,Matrix Factorization)的推薦算法

LFM LFM即隱因子模型,我們可以把隱因子理解為主題模型中的主題、HMM中的隱藏變量。比如一個用戶喜歡《推薦系統實踐》這本書,背后的原因可能是該用戶喜歡推薦系統、或者是喜歡數據挖掘、亦或者是喜歡作者項亮本人等等,假如真的是由於這3個原因導致的,那如果項亮出了另外一本數據挖掘方面的書 ...

Mon May 23 08:42:00 CST 2016 5 17447
用Spark學習矩陣分解推薦算法

1. Spark推薦算法概述     在Spark MLlib中,推薦算法這塊只實現了基於矩陣分解的協同過濾推薦算法。而基於的算法是FunkSVD算法,即將m個用戶和n個物品對應的評分矩陣M分解為兩個低維的矩陣: Mm×n=Pm×kTQk& ...

Tue Mar 14 23:39:00 CST 2017 0 1553
用Spark學習矩陣分解推薦算法

    在矩陣分解在協同過濾推薦算法中的應用中,我們對矩陣分解推薦算法中的應用原理做了總結,這里我們就從實踐的角度來用Spark學習矩陣分解推薦算法。 1. Spark推薦算法概述     在Spark MLlib中,推薦算法這塊只實現了基於矩陣分解的協同過濾推薦算法。而基於的算法 ...

Sat Feb 04 23:55:00 CST 2017 42 16453
 
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