推薦系統（2）—LFM（Latent Factor Model）模型
前面一篇隨筆介紹了基於協同過濾的推薦系統的基本思想及其python實現，本文是上一篇的續集。本文先介紹評價推薦系統的離線指標，稍后主要討論基於矩陣分解的LFM模型。 評價推薦系統的離線指標 1、F值得分 推薦系統的目的是為客戶提供可能喜歡（購買）的產品，但從本質上來說是一個聚類的過程 ...
原文：隱語義模型LFM（latent factor model）
對於某個用戶，首先得到他的興趣分類，然后從分類中挑選他可能喜歡的物品。總結一下，這個基於興趣分類的方法大概需要解決 個問題。 如何給物品進行分類 如何確定用戶對哪些類的物品感興趣，以及感興趣的程度 對於一個給定的類。選擇哪些屬於這個類的物品推薦給用戶，以及如何確定這些物品在一個類中的權重 隱含語義分析技術采用基於用戶行為統計的自動聚類，較好地解決了上面提出的問題。 隱含語義分析技術的分類來自對用戶 ...
2016-09-24 11:18 0 3535 推薦指數：
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