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3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 ...
原文：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 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 對客戶聚類或者對商品聚類 。對於一個離線的推薦系統來說，為某個客戶推薦出的產品我們可以通過某種方式知道是否為該客戶喜歡 ...
2017-03-12 21:39 1 10260 推薦指數：
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