原文:基於RBM的推薦算法

很多人講RBM都要從能量函數講起,由能量最低導出極小化目標函數 你聽說過最常見的建立目標函數的方法可能是最小化平方誤差或者最大化似然函數 ,然后用梯度下降法求解,得到網絡參數。Introduction to Restricted Boltzmann Machines這篇博客沒有遵循這種套路來講RBM,它直接給RBM網絡權重的訓練方法,講得淺顯易懂,清新脫俗。本文只是對英文版的翻譯。 在基於LFM ...

2016-05-28 17:38 0 7824 推薦指數:

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RBM

RBM 目錄 RBM 基礎知識 馬爾可夫鏈 馬爾可夫性質 馬爾可夫鏈 n次轉移矩陣 細致平穩條件 分布抽樣 ...

Mon May 11 20:27:00 CST 2020 0 742
推薦算法-基於內容的推薦

根據推薦物品的元數據發現物品的相關性,再基於用戶過去的喜好記錄,為用戶推薦相似的物品。 一、特征提取:抽取出來的對結果預測有用的信息 對物品的特征提取-打標簽(tag) 用戶自定義標簽(UGC) 隱語義模型(LFG) 專家標簽(PGC) 對文本信息的特征提取-關鍵詞 ...

Wed Sep 04 22:59:00 CST 2019 0 754
推薦算法之: LFM 推薦算法

LFM介紹 LFM(Funk SVD) 是利用 矩陣分解的推薦算法: 其中: P矩陣是User-LF矩陣,即用戶和隱含特征矩陣 Q矩陣是LF-Item矩陣,即隱含特征和物品的矩陣 R:R矩陣是User-Item矩陣,由P*Q得來 見下圖: R評分舉證由於物品 ...

Tue Oct 13 05:10:00 CST 2020 0 793
推薦算法之電影推薦

兩種推薦算法的實現 1.基於鄰域的方法(協同過濾)(collaborative filtering): user-based, item-based。 2.基於隱語義的方法(矩陣分解):SVD。 使用python推薦系統庫surprise。 surprise是scikit系列中的一個 ...

Wed Mar 20 02:55:00 CST 2019 0 2368
為什么我推薦算法4》

咱們的公眾號有很多硬核的算法文章,今天就聊點輕松的,就具體聊聊我非常“鼓吹”的《算法4》。這本書我在之前的文章多次推薦過,但是沒有具體的介紹,今天就來正式介紹一下。。 我的推薦不會直接甩一大堆書目,而是會聯系實際生活,講一些書中有趣有用的知識,無論你最后會不會去看這本書,本文都會給你帶來一些收獲 ...

Mon Feb 17 17:49:00 CST 2020 0 2817
推薦算法——距離算法

遷移到:http://www.bdata-cap.com/newsinfo/1741432.html 本文內容 用戶評分表 曼哈頓(Manhattan)距離 歐式(Euclidean)距離 余弦相似度(cos simliarity) 推薦算法以及數據挖掘 ...

Thu Apr 21 23:14:00 CST 2016 2 2575
推薦算法(1)——推薦算法的經典套路

0、參考文獻 https://mp.weixin.qq.com/s/XD6qFpt8FdLTy2PcrLiTIA 1、 推薦算法套路 (1)排序模型一般都衍生自Google的Wide & Deep模型,有一個淺層模型(LR或FM)負責記憶,DNN負責擴展 (2)特征一般都采用類別 ...

Wed Dec 16 17:12:00 CST 2020 0 385
推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法

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
 
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