LFM 隱語義模型
隱語義模型： 物品 表示為長度為k的向量q（每個分量都表示 物品具有某個特征的程度） 用戶興趣 表示為長度為k的向量p（每個分量都表示 用戶對某個特征的喜好程度） 用戶u對物品i的興趣可以表示為 其損失函數定義 ...
原文：推薦系統之隱語義模型(LFM)
LFM latent factor model 隱語義模型，這也是在推薦系統中應用相當普遍的一種模型。那這種模型跟ItemCF或UserCF的不同在於： 對於UserCF，我們可以先計算和目標用戶興趣相似的用戶，之后再根據計算出來的用戶喜歡的物品給目標用戶推薦物品。 而ItemCF，我們可以根據目標用戶喜歡的物品，尋找和這些物品相似的物品，再推薦給用戶。 我們還有一種方法，先對所有的物品進行分類， ...
2017-05-16 19:57 0 1252 推薦指數：
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