LFM--梯度下降法--實現基於模型的協同過濾0.引入依賴1.數據准備2.算法的實現3.測試 LFM--梯度下降法--實現基於模型的協同過濾 0.引入依賴 1.數據准備 2.算法的實現 3.測試 當 K = 2 時，輸出結果如 ...

　　這里我想給大家介紹另外一種推薦系統，這種算法叫做潛在因子（Latent Factor）算法。這種算法是在NetFlix（沒錯，就是用大數據捧火《紙牌屋》的那家公司）的推薦算法競賽中獲獎的算法，最早 ...

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） ...

線性調頻信號是一種大時寬帶寬積信號。線性調頻信號的相位譜具有平方律特性，在脈沖壓縮過程中可以獲得較大的壓縮比，其最大優點是所用的匹配濾波器對回波信號的多普勒頻移不敏感，即可以用一個匹配濾波 ...

　　對於一個用戶來說，他們可能有不同的興趣。就以作者舉的豆瓣書單的例子來說，用戶A會關注數學，歷史，計算機方面的書，用戶B喜歡機器學習，編程語言，離散數學方面的書， 用戶C喜歡大師Knuth, Jia ...

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 ...

基本原理： 根據脈沖壓縮的條件判斷可行性。 　　根據調頻脈沖信號具有拋物線式的非線性相位譜，並且帶寬和脈沖寬度的乘積遠遠大於1. 　　接收機中設置與發射信號“相位共軛匹配”的壓縮網絡，在頻率時間 ...

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 ...